复杂场景车牌识别算法设计与实现

张开发
• 2026/4/18 9:05:51 • 15 分钟阅读

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复杂场景车牌识别算法设计与实现
复杂场景车牌识别算法设计与实现摘要车牌识别是智能交通系统的核心技术之一，然而在复杂场景下，光照不均、倾斜变形、运动模糊、遮挡等因素严重制约了识别精度。本文针对上述问题，设计并实现了一套基于深度学习的端到端车牌识别系统，采用级联检测-矫正-识别架构。系统以YOLOv8作为车牌检测模块，在CCPD数据集上检测准确率达到98.9%；引入关键点检测与透视变换实现车牌倾斜矫正，使倾斜车牌检测准确率从62%提升至89%；以LPRNet作为字符识别模块，在复杂场景下字符识别准确率达98.56%。本文提供了完整的代码实现、详细的算法解释以及系统部署方案，实验结果表明所提方法在复杂环境中具有优异的鲁棒性与实时性。关键词：车牌识别；深度学习；YOLOv8；LPRNet；透视变换；复杂场景一、引言1.1 研究背景与意义随着智慧城市和智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为车辆管理、电子收费、安防监控等场景的核心模块。在智慧城市建设中，数以万计的监控摄像头需要实时处理海量车辆图像，车牌识别系统的准确性与实时性直接影响系统效能。传统车牌识别方法依赖手工特征提取（如HOG、SIFT）与模板匹配，在光照良好、车牌端正的理想条件下尚可取得一定效果，但在复杂实际场景中性能显著下降。根据CCPD数据集的统计，超过35%的车牌图像存在不同程度的模糊、倾斜或光照问题，这些“难样本”直接导致识别率下降20至40个百分点。典型挑战场景包括：动态模糊

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