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基于CNN的智能车牌自动识别系统设计与实现方案

摘要

随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车牌自动识别（LPR）技术已成为现代城市管理和车辆监控的核心组成部分。车牌识别系统广泛应用于停车场管理、交通违章检测、高速公路收费、安防监控等多个领域，对提高交通管理效率、降低人力成本、增强公共安全具有重要意义。然而，在复杂多变的实际场景中，车牌识别仍面临诸多挑战，如光照变化、视角倾斜、部分遮挡、图像模糊、复杂背景干扰等，这些因素严重影响传统识别方法的准确性和鲁棒性。

近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了突破性进展，为车牌识别提供了新的解决方案。CNN能够自动学习图像的多层次特征，具备强大的表征能力和泛化能力，在车牌定位、字符分割与识别等任务中表现出显著优势。本提案旨在设计并实现一套基于CNN的智能车牌自动识别系统，采用“车牌定位→字符分割→字符识别”的三阶段流程，通过改进的YOLOv5模型实现精准车牌定位，结合基于CNN的语义分割方法完成字符分割，并构建CNN分类模型实现高精度字符识别，最终构建一个高准确率、高实时性、高鲁棒性的端到端车牌识别系统。

本方案将详细阐述系统的整体架构设计、各模块技术实现方案、数据集构建与增强策略、模型训练与优化方法、系统性能评估标准以及实际应用部署考虑。通过与传统计算机视觉方法的对比实验，验证深度学习方案在复杂场景下的性能优势。预期系统将达到车牌定位准确率≥95%、字符识别准确率≥95%、单张图像处理时间<0.5秒的性能目标，满足实际应用中对准确性和实时性的双重需求。

第一章 引言