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

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　1.引言 　　进行系统设计，首先要对系统的现状进行分析。根据系统的目标、需求和功能，制定和选择一个较好的系统方案，从而达到一个合理的优化系统。每个学校都有图书馆，最初由于图书数量和种类较少，人工手动管理比较方便和灵活。随着社会的发展，图书的数量和种类越来越多，人工手动管理会降低工作的效率，希望建立一个图书管理系统，是为了解决人工手动管理图书信息在实践的问题，从而达到系统化、规范化、标准化的水平。该系统的建立不但给管理者带来了方便，也节省了工作时间从而提高了工作效率。 需求分析是在于要弄清用户对开发的数据库应用系统的确切要求。数据库设计的第一步是明确数据库的目的和如何使用，也就是说需要从数据库中得到哪些信息。明确目的之后，就可以确定您需要保存哪些主题的信息（表），以及每个主题需要保存哪些信息（表中字段）。 1.2项目背景 　　由于图书馆书籍多，查找、增加、借阅、归还极为不便，要浪费许多的人力、脑力、物力。图书的管理不当会严重导致图书馆书籍的遗失等问题。于是我们希望能找到解决的方法。 　　为了解决以上的问题，让图书馆能够有效的管理图书馆书籍，有效的利用软件的便捷，保护好书籍，促进图书馆管理的信息化和规范化。我们多方听取意见、分组讨论、查阅资料，进而了解图书馆管理的流程，开发出一套适合于图书馆书籍多而复杂的管理系统。

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