基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云） 功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置 修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位

基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述： ### 系统架构： 1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。 4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据

采用图片处理方式，识别车辆的车牌号。

基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点

Halcon车牌识别源码

c#实现车牌识别，winform实现车牌识别，可以直接运行，代码相对来说不复杂，适合初学者参考，能够快速实现图片的识别

这是一个很好的用傅里叶变换来做的车牌识别源代码，很适合这方面的学者。

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 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，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

基于win系统的车牌识别演示程序，支持识别视频流、图片中的车牌

车牌检测识别训练数据集，蓝牌大概800多张、黄牌大概500多张、新能源绿牌大概200多张，少量白牌、黑牌数据。