Python基于卷积神经网络的车牌识别系统

博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

🍅文末获取源码联系🍅

👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

文章目录

    • 1 简介
    • 2 技术栈
    • 3 功能需求分析
      • 3.1 性能需求分析
    • 4 数据库设计原则
    • 5 效果图
      • 5.1 登录页面
      • 5.2 后台首页
      • 5.3 车牌识别
      • 5.4 车牌识别
    • 6 参考文献
    • 7 推荐阅读
    • 8 源码获取:

1 简介

Python基于卷积神经网络的车牌识别系统,这个系统可以利用现代化科技的技术实现车牌的识别,比如说我们日常见到的高速违章拍照等等。这篇文章就是写的我是如何把这个网站制作出来的一个过程,写的非常详细,不但写了背景,也就是我为什么要开发这个系统,还写了整体的设计过程和最后的测试结果。

最近这段时间以来,关于驾驶证记分的制度有着非常热的关注程度,在关于信息化的建设阶段有依靠着技术的支持,本文就是要通过技术的手段来规范车辆的日常行驶,所以本文就提出了这样一个系统。

这个系统开发的技术使用的语言是python,数据库用的是mysql,系统是在网页上运行的,一系列操作都在网页上进行,不用太好的设备就可以运行,节约了很多的成本。本文用的这些技术有很多的好处,那究竟有什么好处呢,听我来讲,首先就是这些技术本人都非常的熟悉,所以开发起来非常的顺手,另外就是这些技术都非常的稳定,开发出来的系统不容易被破坏。

基于Python的卷积网络车牌识别系统

2 技术栈

环境要求
Python 3.8 (最好用 3.8)
pycharm (社区版,专业版本都可以)
MySql (建议 5.7, 8.0 也可以)
Navicat (不限制版本)

3 功能需求分析

本网站的功能都必须符合设计的要求,要可以对信息进行增删改查的基本操作,用户登录系统必须输入用户名和密码,这样可以维护系统的安全。本系统需要的功能主要包括:

车牌识别:可以通过上传车牌的图片进行车牌号及颜色的识别。

车牌管理:通过识别后的车牌信息进行有效的管理。

修改密码:可以对密码进行修改。

用户信息:可以查询当前用户信息。

用户管理:可以对用户进行有效的管理。

3.1 性能需求分析

一提到性能这个词,我们就知道这就是说要让用户使用的舒服,打开网页时一定要快,当然这和网速有很大关系,但是很大程度上和我们网站的设计也有关系,第二点就是界面要美观,不能让用户一打开看了就想吐,第三就是功能和功比如点开商品信息页面之后,自然就会有一个点击购买按钮,最后就是按钮的设计上要有回弹的那种感觉,这样用户再点击之后就会有一种很真实的感觉,增强体验。

4 数据库设计原则

数据库的设计是本次开发过程当中一个重要的环节,数据库表设计的合理与否是关系到网站后台使用的关键因素,一个良好的数据库设计包括前期的多个环节。其中一项就是将业务数据整理成E-R图,这个环节对于设计开发者来说也是非常有挑战性的。把业务数据设计成E-R图之前要将它的范式规则考虑进去,首先要满足的就是数据库的范式要求。一般情况下数据库表的设计都要是满足第二范式的。现将管理员的E-R图总结如下:

管理员信息属性有:用户名、密码、编号。如下图所示。

5 效果图

5.1 登录页面

登录页面在这个系统当中是花了很多心思来实现的,如下图所示:

5.2 后台首页

首页的操作还是以简单明了为主要的目的,如下图所示。

5.3 车牌识别

车牌识别是需要上传一个车牌的照片。如下图所示:

5.4 车牌识别

车牌识别是需要上传一个车牌的照片。如下图所示:

6 参考文献

[1]人工智能背景下的Python教学策略研究[J].
国威. 电脑知识与技术. 2020(31)

[2]基于Python技术在智能机器人情绪识别技术中的研究[J].
董玉霞,苏荣聪,郑新良. 黑龙江工业学院学报(综合版). 2020(10)

[3]基于51job网站招聘信息的爬取与分析------以Python技术岗位为例[J].
毛遂,毛红霞. 网络安全技术与应用. 2021(04)

[4]基于Python和传感器的针灸训练系统设计与应用[J].
李正芃,郑虹. 实用医药杂志. 2021(07)

[5]人工智能之Python课程建设的研究与实践[J].
赵敏. 科技视界. 2021(29)

[6]基于Python的高炉语音报警系统实现[J].
许辉. 工业控制计算机. 2019(12)

[7]python网络爬虫爬取策略对比分析[J].
翟普. 电脑知识与技术. 2020(01)

7 推荐阅读

Java 基于 SpringBoot+Vue 的地方民宿管理系统

Java基于SpringBoot+Vue的考研资讯平台

8 源码获取:

大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/818656.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

结构体的内存对齐

目录 对齐规则: 为什么存在内存对齐? 对齐规则: 1、结构体的第一个成员对齐到和结构体起始位置偏移量为0的地址处 2、其他成员变量要对齐到某个数字(对齐数)的整数倍的地址处。 对齐数 编译器默认的一个对齐数 与 …

网站添加PWA支持,仅需三步,无视框架的类型

总结起来,网站配置PWA简单步骤为: 编写 manifest.json;编写 serviceWorker.js;在 index.html 引入上述两个文件;把上述三个文件放在网站根目录(或者同一目录下);网站需要部署在https环境才能触发&#xff…

Cosmopolitan Libc 工作原理与多平台使用方法教程(x64 Linux / WSL2 / Windows)

⚠️阅读前请注意 本博客适用于Cosmopolitan Libc 3.X版本,不适用于Cosmopolitan Libc 2.X版本。Cosmopolitan Libc 是一个非常年轻的项目,可能存在各种问题。Cosmopolitan Libc 仍处于快速迭代开发之中,本文内容在一定时期内会持续更新。 Co…

如何使用CANoe进行LINstress测试

1.创建Stress测试工程 依次按照1-3的步骤建立工程 4部分,主要是Description of the sample configurations(对示例工程的描述) 5部分主要是显示示例工程的位置和简单描述 工程打开后如下图所示 重点关注红框标注的地方,重新截一…

《由浅入深学习SAP财务》:第2章 总账模块 - 2.6 定期处理 - 2.6.5 年末操作:维护新财政年度会计凭证编号范围

2.6.5 年末操作:维护新财政年度会计凭证编号范围 财务系统的维护者要在每年年末预先设置好下一年度的会计凭证编号范围(number range),以便下一年度会计凭证能够顺利生成。这一操作一定要在下一年度1月1日以前预先完成。 …

半导体材料(二)——半导体导电特性

本篇为西安交通大学本科课程《电气材料基础》的笔记。 本篇为这一单元的第二篇笔记,上一篇传送门。 半导体导电特性 载流子的迁移 外电场下电子和空穴定向位移产生电流。电流密度可写作: J e ( μ n n μ p p ) E σ E Je(\mu_n n\mu_p p)E\sigm…

行式存储VS列式存储对比

行式存储: 一行代表一个记录的所有字段。 可以快速读取和写入单条记录。 如果要检索一条数据,数据库会读取or写入整条记录,包含所有相关字段。 列式存储: 表中每一列的数据连续存放。这种方式在需要对某一列进行大量运算或分析时…

「 典型安全漏洞系列 」14.NoSQL注入漏洞详解

NoSQL注入是一个漏洞,攻击者能够干扰应用程序对NoSQL数据库进行的查询,本文我们将研究如何测试一般的NoSQL漏洞,然后重点研究如何利用MongoDB中的漏洞(MongoDB是最流行的NoSQL数据库)。 1. 什么是NoSQL注入 NoSQL注入…

【C++语言】初步认识面向对象编程类和对象(上)

文章目录 前言一.初步认识面向过程和面向对象编程1.面向过程编程初步认识2.面向对象编程初步认识 二.C类1. 类的引入:2. 类的定义3.类的访问限定符&&封装3.1 访问限定符3.2 封装 4.类的实例化5.如何计算类的大小 总结C语言系列学习目录 前言 面向对象编程 类…

什么数据集成(Data Integration):如何将业务数据集成到云平台?

说到数据集成(Data Integration),简单地将所有数据倒入数据湖并不是解决办法。 在这篇文章中,我们将介绍如何轻松集成数据、链接不同来源的数据、将其置于合适的环境中,使其具有相关性并易于使用。 数据集成&#xff1…

今年消费新潮流:零元购商业模式

今天给大家推荐一种极具创新的电子商务模式:零元购商业模式 这个模式支持消费者以零成本或极低成本购买商品。这种模式主要通过返现、积分、优惠券等方式来减少支付金额,使消费者实现“零成本”购物的目标。 人民网在去年发表了一篇文章。 总结了一下&a…

【基础物理实验】【AFM虚拟实验】基于AFM的物质表面微观结构及力学性质表征仿真实验(上)【北京航空航天大学】

基于AFM的物质表面微观结构及力学性质表征仿真实验 说明: 本次实验为本科生《基础物理实验》课程中的虚拟实验部分,在虚拟实验平台中进行。 一、实验目的: 1. 掌握AFM的基本成像原理及系统结构; 2. 掌握AFM的基本操作技巧及操…

使用 Tranformer 进行概率时间序列预测实战

使用 Transformers 进行概率时间序列预测实战 通常,经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。然而,当处理大量时间序列时,在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的,这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示。…

HCIP的学习(9)

OSPF的接口网络类型 ​ OSPF的接口在某种网络类型下的工作方式。 网络类型OSPF接口的工作方式BMABroadcast;可以建立多个邻居关系。需要进行DR选举。hello 10S;dead 40S。P2PP2P;只能建立一个邻居关系,不需要进行DR选举。Hello …

操作系统:进程(二)

进程的状态 进程状态反映进程执行过程的变化。这些状态随着进程的执行和外界条件的变化而转换。在三态模型中,进程状态分为三个基本状态,即运行态,就绪态,阻塞态。 一个进程从创建而产生至撤销而消亡的整个生命期间,…

强化学习-Reinforcement learning | RL

目录 什么是强化学习? 强化学习的应用场景 强化学习的主流算法 强化学习是机器学习的一种学习方式,它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 什么是强化学习? 强化学习并不是某一种特定的算法,而是…

【好书推荐-第十五期】《 机器学习基础:从入门到求职》(博文视点出品)

😎 作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公众号:洲与AI。 🎈 本文专栏:本文收录…

python 重载内置函数吗

python中是不支持函数重载的,但在python3中提供了这么一个装饰器functools.singledispatch,它叫做单分派泛函数,可以通过它来完成python中函数的重载,让同一个函数支持不同的函数类型,它提供的目的也正是为了解决函数重…

Problem #8 [Easy]

This problem was asked by Google. A unival tree (which stands for “universal value”) is a tree where all nodes under it have the same value. Given the root to a binary tree, count the number of unival subtrees. For example, the following tree has 5 un…

osg渲染过程

目录 1、渲染最简单代码 2、详解run方法 3、详细过程 4、回调函数 5、Node Visitor 1、渲染最简单代码 2、详解run方法 3、详细过程 3.1 advance()方法 进行帧计数 3.2 eventTraversal() eventTraversal()响应用户操作,eventTraversal()遍历的是事件队列,而…