一、技术说明
Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习
包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面
2、训练预测文件夹中有训练代码以及数据集
3、carnum_check是Django网页版 qt_check是QT版
4、版本说明：
TensorFlow用最新版2.11.0 、 django使用最新版4.1.7、pyqt5使用最新版
5、模型： 25轮迭代1万多张图片
车牌识别系统，通过机器学习库tensorflow作为模型构建框架，使用CNN卷积神经网络构建模型，并通过对数据集的处理划分测试集和训练集,通过多轮迭代得到训练好的模型，再将模型进行封装，并开发一个WEB界面系统用于用户的操作，最后实现用户在WEB页面中输入一张车牌图片，系统以弹窗的形式显示该车牌的信息（地区汉字、字母、数字）。同时用户输入的图片、预测的结果、操作的时间都会保存在数据库中，并实现管理员在后台管理系统中可以动态查看这些信息。
下面将主要说明本系统各设计功能模块的实现。其中包括系统环境配置，系统运行界面、功能模块关系以及系统运行流程图等，详细介绍本系统实现过程。
二、环境配置
在车牌识别系统功能设计实现中，为了便于展示以及向用户提供一个良好的可视化操作平台，本系统采用WEB网页端界面作为操作平台，使用jupyter notebook作为算法研究平台。开发环境配置如表1.1所示。
表1.1 开发环境配置信息
配置名称参数备注
CPUIntel(R) Core(TM) i5-8300H CPU8核
内存16GB无
显存2GB无
操作系统WindowsWindows10版本
本系统通过Pycharm作为开发软件，使用Python作为编程语言，在Windows系统上搭建开发环境。本系统主要使用的Python第三方包信息：tensorflow为2.8.0版本和Django为4.0版本。
三、系统主要界面
车牌识别系统主要界面分为三个，系统说明首页、用户输入图片检测页面、管理人员后台信息管理页面
通过启动Django应用程序，打开网页输入127.0.0.1:8000可进入系统说明首页。系统说明首页如图2.1所示。
图2.1 系统首页
在系统首页页面中采用HTML语言搭建页面骨架，使用CSS语言进行页面样式调整，将系统的主要介绍功能情况进行展示。向用户提供系统的概要说明等情况。系统首页index.html文件位于template前端文件夹中。
为了实现用户输入上传一张图片预测图片信息，在本系统中设计了检测页面，页面图片如图2.2所示。
图3.2 后端事件处理流程图
在后端处理视图中定义了4个方法类分别为index方法、check方法、upload_img方法、check_img方法。index方法负责当用户点击首页是渲染首页页面事件，check方法负责当用户点击检测页面时负责渲染检测页面事件，upload_img方法负责上传用户输入的车牌图片到指定文件夹位置，该方法主要实现步骤如下：1.用户点击上传图片按钮，选择一张图片点击上传。2.触发JavaScript中上传事件通过获取用户上传的按钮ID，提取用户上传的图片构成一个对象并保存在变量中。3.向后端发起POST请求，并携带图片变量信息。4.后端调用with等方法将图片信息保存在media文件夹下，并返回该图片的URL信息。5. 前端接收到图片的URL信息后改变默认图片IMG标签属性并显示。图片上传流程图如下图3.3所示。
五、算法模块实现
本模块主要实现对车牌识别系统中模型训练部分。通过对数据集的处理，搭建网络模型，迭代训练等阶段最后得到一个精准的预测模型。其总体流程图如图4.1所示。
图4.1 算法模块总体流程图
一个好的模型开始需要提供一个好的数据集，本系统中采用开源的车牌数据集，该数据集中有着13675张图片。如图4.2是在jupyter notebook中所展示的部分图片信息。如图4.3所示是在本机中下载的数据集部分图片。
通过最后图4.10可知经过25轮训练后，预测精度由第一轮的0.06提升至0.57精度提升了进100倍。模型具有一定的实用性。接下来绘制模型训练过程中的ACC曲线和Loss曲线如图4.11所示。
图4.11 训练过程ACC和LOSS曲线
最后保存训练模型为H5模型，进行自定义一张图片进行预测，如图4.12所示。
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