26年WP软件工程基于深度学习的车牌检测软件系统实现12.65-AI12.22全日制(27551字).docx

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I摘要随着机动车数量增长，车牌检测与识别技术在智能交通中应用广泛。传统方法依赖人工特征，在光照变化、雨雾遮挡、复杂背景、小目标及车牌模糊等场景下易出现漏检和误检。针对上述问题，本文基于 YOLOv5 研究并实现了一套车牌检测与识别软件系统。本文首先梳理了深度学习及目标检测相关理论，分析了 YOLOv5 的 Mosaic 数据增强、CSPDarknet53、SPPF、PANet 多尺度特征融合及 CIoU 损失等关键技术。结合车牌长宽比固定、目标小、易受倾斜和背景干扰等特点，在检测流程中引入置信度筛选、车牌形状约束、低置信度重试、高分辨率重试、图像增强和 DIoU-NMS 等...

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