车牌识别系统详细讲解PPT
资源描述
本资源文件为大学毕业设计项目，详细讲解了基于Python和OpenCV开发的车牌识别系统。该系统能够实现对后台传输的图片进行车牌识别，并使用了两个相同结构的卷积神经网络（CNN）来完成识别任务。
车牌识别系统主要分为两个部分：
- 车牌定位过滤部分：
- 技术要点：图像预处理、车牌轮廓提取、车牌定位。
- 通过图像预处理技术对输入图像进行初步处理，提取出车牌的轮廓，并进行定位。
- 字符识别部分：
- 技术要点：字符分割、字符识别。
- 在车牌定位的基础上，对车牌上的字符进行分割，并通过训练好的CNN模型进行字符识别，最终输出车牌信息。
卷积神经网络结构
系统中使用的卷积神经网络结构如下：
- 输入层：36x128
- 第一层卷积：
- 卷积核大小：3x3
- 通道数：3
- 卷积核个数：32
- 激活函数：Relu
- 滑动步长：1
- 填充算法：SAME
- 第一层池化：
- 池化窗口大小：2x2
- 池化类型：最大池化
- 滑动步长：1
- 第二层卷积：
- 卷积核大小：3x3
- 通道数：32
- 卷积核个数：64
- 激活函数：Relu
- 滑动步长：1
- 填充算法：SAME
- 第二层池化：
- 池化窗口大小：2x2
- 池化类型：最大池化
- 滑动步长：1
- 第三层卷积：
- 卷积核大小：3x3
- 通道数：64
- 卷积核个数：128
- 激活函数：Relu
- 滑动步长：1
- 填充算法：SAME
使用说明
本PPT详细介绍了车牌识别系统的开发过程、技术细节以及卷积神经网络的结构设计。适合对车牌识别技术感兴趣的开发者、学生以及研究人员参考学习。
贡献
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许可证
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