緒論1.1課題背景和意義1.1.1課題背景隨著智能交通以及城市管理需求不斷增長，車牌識(shí)別技術(shù)于車輛監(jiān)管、道路執(zhí)法以及停車管理等場景里的應(yīng)用越發(fā)廣泛，然而在復(fù)雜環(huán)境當(dāng)中，像遮擋、模糊、光照變化這類因素時(shí)常對識(shí)別準(zhǔn)確率和系統(tǒng)響應(yīng)速度提出更高要求，怎樣提升識(shí)別效率以及準(zhǔn)確性，已然成為當(dāng)前技術(shù)研究和系統(tǒng)建設(shè)中的關(guān)鍵課題。對于前面提到的那些問題，本系統(tǒng)運(yùn)用輕量化目標(biāo)檢測模型來達(dá)成車牌區(qū)域的快速定位，同時(shí)結(jié)合圖像預(yù)處理以及字符分割技術(shù)去完成車牌內(nèi)容的識(shí)別，系統(tǒng)整體架構(gòu)涉及數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、前后端交互以及結(jié)果可視化等模塊，前端借助Vue.js構(gòu)建交互界面，后端基于PythonFlask實(shí)現(xiàn)識(shí)別邏輯與接口服務(wù)。測試結(jié)果顯示，該系統(tǒng)有不錯(cuò)的識(shí)別精度和實(shí)時(shí)性能，可有效契合多種復(fù)雜場景下的車牌檢測與識(shí)別要求。1.1.2研究的意義本系統(tǒng)可快速且準(zhǔn)確地識(shí)別車輛圖像里的車牌信息，提升了交通管理以及信息采集方面的智能化水準(zhǔn)，此系統(tǒng)依靠深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù)，達(dá)成了對車牌的高精度定位以及識(shí)別，提高了傳統(tǒng)識(shí)別方法在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力，幫助了智能交通管理的效率以及實(shí)時(shí)性。本系統(tǒng)針對城市交通管理里車牌識(shí)別效率低下、人工干預(yù)較為頻繁、誤識(shí)率高等狀況，給出了穩(wěn)定且性能優(yōu)良的技術(shù)支持，在違章抓拍、電子收費(fèi)、智能停車、卡口監(jiān)控等應(yīng)用場景中，有著關(guān)鍵的實(shí)用意義，借助引入YOLOv5模型，系統(tǒng)在保證識(shí)別準(zhǔn)確率之際兼顧了檢測速度以及資源消耗，給交通管理部門提供了更高效、可靠的智能識(shí)別方式。本研究為后續(xù)構(gòu)建更具智能化的交通感知體系奠定了理論跟技術(shù)基礎(chǔ)，隨著人工智能以及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)持續(xù)發(fā)展，該系統(tǒng)會(huì)在智慧城市建設(shè)、智能交通調(diào)度以及車輛身份管理等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵功效，幫助達(dá)成高效智能且可持續(xù)的交通治理新形態(tài)。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)對于車牌識(shí)別技術(shù)的研究，正向著智能化、實(shí)時(shí)化以及跨場景融合的方向迅速發(fā)展，在智慧交通、城市治理以及出行服務(wù)等領(lǐng)域中體現(xiàn)出強(qiáng)大的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力，以YOLOv5為基礎(chǔ)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，作為當(dāng)前目標(biāo)檢測領(lǐng)域的一項(xiàng)前沿技術(shù)成果，在車牌信息提取的精準(zhǔn)度和速度方面都有很大提高，而且在構(gòu)建智能交通系統(tǒng)方面有著意義，可城市交通管理從“事后管控”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩?shí)時(shí)響應(yīng)”。當(dāng)下百度Apollo、阿里ET城市大腦等智能交通平臺(tái)，正促使車牌識(shí)別技術(shù)深度融入城市的各類交通感知體系，在道路監(jiān)控、限行管理、停車計(jì)費(fèi)等場景里，達(dá)成了自動(dòng)化且高效率的身份判別，以YOLOv5為代表的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，憑借其出色的檢測性能與部署靈活性，正漸漸取代傳統(tǒng)圖像處理算法，成為智能車路協(xié)同的關(guān)鍵支撐。在本系統(tǒng)場景中，一些智能停車平臺(tái)以及無人收費(fèi)系統(tǒng)，像ETCP、小馬停車等，借助車牌識(shí)別的精細(xì)化運(yùn)用，打造出“車到即能識(shí)別、無感完成支付”的智慧出行體驗(yàn)，這也反過來幫助企業(yè)對用戶畫像進(jìn)行精細(xì)化建模，基于YOLOv5的識(shí)別模型可與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)相結(jié)合，達(dá)成車牌數(shù)據(jù)的低延時(shí)采集以及上傳，以此來支撐智慧城市里大規(guī)模交通流的動(dòng)態(tài)管理。車牌識(shí)別已初步與AI大模型、多模態(tài)信息融合等前沿研究方向接軌，像結(jié)合車輛外觀、車標(biāo)、顏色等信息來實(shí)現(xiàn)更全面的車輛身份識(shí)別，此系統(tǒng)的構(gòu)建推動(dòng)了算法性能在真實(shí)場景中的驗(yàn)證和優(yōu)化，還為后續(xù)如“數(shù)字交通孿生系統(tǒng)”的發(fā)展提供了實(shí)踐路徑，可城市在智能化治理中打通感知、決策、反饋的閉環(huán)流程。1.2.2國外研究現(xiàn)狀在國際上，車牌識(shí)別技術(shù)的研究朝著精準(zhǔn)識(shí)別、多場景適配以及智能聯(lián)動(dòng)等方向不斷發(fā)展，在交通管理、公共安全和出行服務(wù)等領(lǐng)域表現(xiàn)出十分突出的應(yīng)用潛力，以YOLOv5為代表的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法，憑借高效、輕量且適配性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，逐漸成為全球車牌識(shí)別系統(tǒng)研發(fā)中的主要技術(shù)之一。歐美和日本等國家的研究團(tuán)隊(duì)，正試圖把YOLO系列模型與多模態(tài)感知系統(tǒng)相融合，比如結(jié)合道路視頻流、車載雷達(dá)數(shù)據(jù)等，提高車牌識(shí)別在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性與響應(yīng)速度。在實(shí)際進(jìn)行落地應(yīng)用的時(shí)候，歐洲的智能交通系統(tǒng)（ITS），一般會(huì)把車牌識(shí)別模塊接入到城市場景里的交通感知網(wǎng)絡(luò)之中，依靠與邊緣AI芯片相結(jié)合，于高速公路收費(fèi)站以及城市路口布置有本地計(jì)算能力的識(shí)別終端，達(dá)成了毫秒級的車牌檢測以及信息上報(bào)，很大程度上減輕了云端的負(fù)載，還提升了整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性。德國的智能出行平臺(tái)NextMove已經(jīng)把YOLOv5識(shí)別模塊和車輛軌跡預(yù)測算法進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，用來精確記錄新能源車的行駛軌跡以及充電習(xí)慣，基于此實(shí)現(xiàn)智能泊車導(dǎo)航以及無感收費(fèi)。美國的交通AI公司RekorSystems在平臺(tái)化發(fā)展進(jìn)程里，搭建了依據(jù)YOLO架構(gòu)的多源車牌識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)可支持車輛于不同光照、角度以及污損狀況下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別，其系統(tǒng)整合了云邊協(xié)同的計(jì)算框架，借助AWS與Azure的數(shù)據(jù)通道來處理每日千萬級別的車流數(shù)據(jù)，并且憑借SparkStreaming實(shí)時(shí)更新車流熱圖與通行記錄，為交通執(zhí)法以及區(qū)域管控給予數(shù)據(jù)支持。日韓的研究團(tuán)隊(duì)也在探尋車牌識(shí)別和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的深度融合，憑借識(shí)別車輛身份與駕駛行為，輔助完成動(dòng)態(tài)交通策略調(diào)整，以此提高自動(dòng)駕駛車輛在城市環(huán)境中的感知能力。當(dāng)下國際研究在三個(gè)方面有了突破：其一，多語種跟異構(gòu)車牌格式的適配能力持續(xù)提升，在多語言國家以及國際口岸區(qū)域，其二，識(shí)別系統(tǒng)在端側(cè)的部署變得日益普遍，促使YOLO模型于嵌入式設(shè)備里進(jìn)行壓縮優(yōu)化以及硬件協(xié)同開發(fā)，其三，識(shí)別結(jié)果的聯(lián)動(dòng)應(yīng)用變得日益豐富，像把車牌和車輛信用體系、智能交通燈系統(tǒng)等相聯(lián)系，達(dá)成數(shù)據(jù)的流動(dòng)與聯(lián)控。這些進(jìn)展正持續(xù)推動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)邁向更智能、精細(xì)且可信的未來應(yīng)用生態(tài)。1.2.3發(fā)展趨勢當(dāng)下車牌識(shí)別系統(tǒng)正朝著功能擴(kuò)展、技術(shù)融合以及交互智能等多個(gè)方向不斷演進(jìn)，在功能方面，系統(tǒng)不再僅僅局限于基礎(chǔ)的車牌檢測和字符識(shí)別，而是引入深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建了實(shí)時(shí)布控預(yù)警與多車軌跡跟蹤模塊，并且針對不同的應(yīng)用場景，像停車管理、交通執(zhí)法、高速收費(fèi)等，開發(fā)出有差異的子系統(tǒng)。其中面向公安交通領(lǐng)域的版本著重于提升復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率，而面向城市停車場景的版本則更強(qiáng)調(diào)識(shí)別效率與接口兼容性。在技術(shù)架構(gòu)方面，系統(tǒng)將YOLOv5作為核心，把邊緣計(jì)算以及多路視頻流處理機(jī)制進(jìn)行融合，以此支持在資源受限的終端設(shè)備上達(dá)成毫秒級車牌檢測任務(wù)，系統(tǒng)結(jié)合圖像提高技術(shù)與低光圖像處理技術(shù)，在夜間、雨雪天氣、逆光等復(fù)雜狀況下的魯棒性獲得提升，系統(tǒng)依靠和車輛管理平臺(tái)對接，達(dá)成車牌識(shí)別結(jié)果跟車輛注冊信息、通行記錄等數(shù)據(jù)的自動(dòng)關(guān)聯(lián)，提高數(shù)據(jù)溯源以及管理能力。在交互方式方面，系統(tǒng)正處于從靜態(tài)識(shí)別朝著智能聯(lián)動(dòng)轉(zhuǎn)變的進(jìn)程之中，其中一方面，系統(tǒng)集成了語音識(shí)別模塊，可支持借助語音指令來查詢車輛進(jìn)出記錄以及布控狀態(tài)等各類信息，另一方面，依據(jù)駕駛行為以及通行頻率，構(gòu)建起車主畫像模型，可自動(dòng)推送行車建議或者違法風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，以此推動(dòng)系統(tǒng)從“感知識(shí)別”朝著“輔助決策”實(shí)現(xiàn)升級。部分系統(tǒng)還嘗試增添AR視覺展示界面，在安防值守場景里實(shí)時(shí)標(biāo)注可疑車輛，有效提升值守效率以及響應(yīng)能力?；赮OLOv5的車牌識(shí)別系統(tǒng)呈現(xiàn)出向智能化、場景化以及泛在化方向不斷發(fā)展的態(tài)勢，該系統(tǒng)的識(shí)別能力與聯(lián)動(dòng)能力持續(xù)優(yōu)化，這對交通系統(tǒng)信息化水平的提升起到了推動(dòng)作用，同時(shí)也為構(gòu)建更為安全、高效且智慧的城市交通管理體系給予了關(guān)鍵的支持。1.3文本組織結(jié)構(gòu)第一章：緒論紹了研究的背景和意義，同時(shí)對國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢展開了分析。第二章：聚焦于需求分析，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境，介紹了所運(yùn)用的開發(fā)工具，展開了可行性分析，同時(shí)也進(jìn)行了功能性需求分析。第三章：聚焦于識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作，主要展示了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及系統(tǒng)識(shí)別這一系列環(huán)節(jié)。第四章：圍繞系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)展開，詳細(xì)闡述系統(tǒng)的功能架構(gòu)，針對系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)方式開展設(shè)計(jì)工作，同時(shí)也進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)。第五章：為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，對系統(tǒng)的具體功能進(jìn)行展示。第六章：為系統(tǒng)測試，對系統(tǒng)功能進(jìn)行測試，并展示測試結(jié)果。結(jié)論：對論文進(jìn)行總結(jié)和展望。2需求分析2.1開發(fā)環(huán)境所使用的處理器為AMDRyzen75800HwithRadeonGraphics，其運(yùn)行頻率為3.20GHz。內(nèi)存：16GB；操作系統(tǒng)：MicrosoftWindows10；數(shù)據(jù)庫：MySQL5.7.24。2.2開發(fā)工具2.2.1PyCharmPyCharm是JetBrains公司所開發(fā)的一款先進(jìn)的Python集成開發(fā)環(huán)境，它為Python開發(fā)者給予了全面的工具集合，可提升代碼編寫、調(diào)試以及測試的效率，PyCharm的核心特性含有智能代碼補(bǔ)全，其依據(jù)代碼上下文給出準(zhǔn)確的代碼建議，有代碼導(dǎo)航功能，可讓開發(fā)者迅速跳轉(zhuǎn)到函數(shù)、類或者變量的定義之處，擁有代碼重構(gòu)工具，支持安全地重命名變量、提取方法等重構(gòu)操作，以及內(nèi)置的調(diào)試器，提供斷點(diǎn)、步進(jìn)以及變量監(jiān)視等調(diào)試功能，有單元測試工具，方便編寫和運(yùn)行測試用例，并且與版本控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無縫集成，利于代碼的版本管理。這些功能共同組成了一個(gè)強(qiáng)大的開發(fā)環(huán)境，讓Python開發(fā)工作變得更加高效且愉快。2.2.2NavicatNavicat作為一款廣受歡迎的數(shù)據(jù)庫管理工具，可支持多種不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其中覆蓋了MySQL、MariaDB、SQLServer、Oracle以及PostgreSQL等等，它有一個(gè)直觀的圖形界面，可用于開展數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)同步、備份以及恢復(fù)等一系列操作。Navicat所擁有的自動(dòng)化工具以及安全特性，使其成為數(shù)據(jù)庫管理方面的高效解決辦法REF_Ref31412\r\h。2.3開發(fā)技術(shù)2.3.1Python語言Python屬于高級程序設(shè)計(jì)語言，有解釋型、面向?qū)ο笠约皠?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)類型的特點(diǎn)，其代碼有較高可讀性，語法較為簡潔，依靠空格縮進(jìn)劃分代碼塊，而非采用大括號(hào)或關(guān)鍵字，這使其成為備受歡迎的編程語言，另外它還是一種用于電腦編程的跨平臺(tái)語言，是一門融合了編譯、交互以及面向?qū)ο筇匦缘哪_本語言，并且是此系統(tǒng)所運(yùn)用的主要語言。2.3.2MySQL數(shù)據(jù)庫MySQL作為一款備受歡迎的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，采用表格形式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，借助共同字段實(shí)現(xiàn)表格之間的相互關(guān)聯(lián)，這正是該系統(tǒng)選用MySQL的關(guān)鍵緣由，MySQL語言有簡潔特性，可憑借簡潔代碼達(dá)成復(fù)雜數(shù)據(jù)庫操作，在數(shù)據(jù)處理方面呈現(xiàn)出高效且直觀的優(yōu)勢REF_Ref3432\r\h[7]。身為開源軟件，MySQL供用戶免費(fèi)使用，降低了使用成本，而且憑借廣泛社區(qū)支持與豐富資源，在實(shí)際應(yīng)用中顯得實(shí)用且靈活。2.3.4Echarts框架Echarts是百度所開發(fā)并開源的一款JavaScript圖表庫，自2013年問世以來，憑借直觀、生動(dòng)、有可交互性以及高度可定制等特性，在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域收獲了廣泛好評，這亦是該系統(tǒng)可視化選用Echarts的主要緣由，Echarts可支持多種圖表類型，像折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、餅圖以及地圖等，可契合不同的數(shù)據(jù)展示需求。其擁有豐富的配置選項(xiàng)與交互功能，可讓開發(fā)者依據(jù)場景對圖表進(jìn)行定制，還可以為用戶提供互動(dòng)體驗(yàn)，Echarts支持JSON、CSV等多種數(shù)據(jù)格式，使數(shù)據(jù)接入與處理流程得以簡化REF_Ref9878\r\h[8]，2018年，Echarts被百度捐贈(zèng)給Apache基金會(huì)，成為其孵化項(xiàng)目，這意味著Echarts走向成熟且獲得了社區(qū)的廣泛支持，也預(yù)示著其功能會(huì)持續(xù)改進(jìn)與擴(kuò)展，契合更多用戶的需求。2.3.5YOLOv5YOLOv5是一款十分高效的目標(biāo)檢測模型，有輕量、快速且精度出色的特點(diǎn)，在實(shí)際的圖像識(shí)別與分析任務(wù)里有著廣泛應(yīng)用，此模型是基于PyTorch框架開發(fā)而成，借助模塊化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，提高了模型在不同場景下的適應(yīng)能力，YOLOv5的最大優(yōu)勢在于其端到端的檢測流程，把目標(biāo)定位與分類任務(wù)合并起來處理，在保證檢測精度的極大地降低了推理延遲，為對實(shí)時(shí)性要求較高的系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。YOLOv5繼承了YOLO系列“單階段檢測”的設(shè)計(jì)思路，搭配高效的特征提取主干網(wǎng)絡(luò)，像CSPDarknet，以及輕量的頭部結(jié)構(gòu)，在多分辨率圖像情況下能維持較強(qiáng)的魯棒性，并且該模型給出了多種模型規(guī)模，例如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，開發(fā)者可依據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求，在速度和精度之間靈活地進(jìn)行權(quán)衡。內(nèi)置的數(shù)據(jù)提高方法，比如Mosaic、MixUp，以及自動(dòng)錨框計(jì)算機(jī)制，也讓模型在小樣本條件下依然可有良好表現(xiàn)。YOLOv5有良好的結(jié)構(gòu)可讀性與開放性，這使得它便于開展二次開發(fā)以及模型部署工作，它可支持多種平臺(tái)，像ONNX、TensorRT、OpenVINO等，在移動(dòng)端以及邊緣計(jì)算設(shè)備上也有著不錯(cuò)的表現(xiàn)，其擁有廣泛的社區(qū)支持以及較高的更新頻率，始終處于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的前沿位置。不管是工業(yè)質(zhì)檢、安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛還是無人零售等領(lǐng)域，YOLOv5都已然成為深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測任務(wù)里熱門的選擇之一。2.3.6LPRNetLPRNet是一款專門針對車牌字符識(shí)別而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，它有端到端、高精度以及低延遲等特點(diǎn)，在智能交通、車輛管理和安防監(jiān)控等場景中有著廣泛應(yīng)用，此模型基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)構(gòu)建，摒棄了傳統(tǒng)OCR流程里復(fù)雜的候選區(qū)域生成步驟以及字符切分步驟，達(dá)成了從圖像輸入直至字符序列輸出的直接映射，在提高識(shí)別效率的大幅度降低了系統(tǒng)復(fù)雜度。LPRNet運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是CNN結(jié)構(gòu)當(dāng)作特征提取的主干部分，借助多層卷積進(jìn)行堆疊以此達(dá)成車牌圖像里字符區(qū)域的有效編碼，和CTC即ConnectionistTemporalClassification損失函數(shù)相結(jié)合，能讓模型在不用逐字符標(biāo)注的情況下，擁有強(qiáng)大的序列學(xué)習(xí)以及輸出能力。這種端到端的結(jié)構(gòu)提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率，還有很強(qiáng)的泛化能力，可適用于多種不同樣式以及復(fù)雜背景的車牌圖像。LPRNet有良好可部署性，能在CPU、GPU以及多種嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行，該模型體積較小且運(yùn)算效率較高，適合部署于邊緣計(jì)算設(shè)備與嵌入式系統(tǒng)中，不管是和車牌檢測模塊比如YOLOv5組合，還是在獨(dú)立字符識(shí)別場景里應(yīng)用，LPRNet都可呈現(xiàn)出不錯(cuò)的性能表現(xiàn)。LPRNet因有結(jié)構(gòu)簡潔以及開源易擴(kuò)展的特性，成為車牌識(shí)別任務(wù)里廣受歡迎的解決辦法，在城市智能交通管理、停車場出入控制、無人收費(fèi)系統(tǒng)等領(lǐng)域當(dāng)中，它已經(jīng)被大量實(shí)際部署，變成推動(dòng)車牌識(shí)別技術(shù)發(fā)展的核心力量之一。2.4可行性分析2.4.1經(jīng)濟(jì)可行性本系統(tǒng)在開發(fā)進(jìn)程里呈現(xiàn)出良好的經(jīng)濟(jì)可行性，其成本控制能力主要體現(xiàn)于以下幾點(diǎn)：硬件配置要求較為寬松，主要依靠常規(guī)攝像頭以及普通計(jì)算終端來開展圖像采集與處理工作，并不需要部署價(jià)格高昂的高端工業(yè)相機(jī)或者GPU服務(wù)器，如此便大幅降低了整體硬件投入，在軟件開發(fā)環(huán)節(jié)，YOLOv5屬于開源目標(biāo)檢測框架，社區(qū)活躍度高且文檔豐富，開發(fā)人員可在該框架基礎(chǔ)上開展二次開發(fā)，省去了從零開始搭建模型以及訓(xùn)練流程所需要的大量時(shí)間與資金成本，在系統(tǒng)部署與運(yùn)維方面，本系統(tǒng)可靈活部署在本地服務(wù)器、邊緣設(shè)備或者云平臺(tái)上，日常運(yùn)維主要覆蓋模型更新、數(shù)據(jù)日志管理以及系統(tǒng)穩(wěn)定性保障，整體維護(hù)開銷相對易于控制。從效益層面去審視，以YOLOv5為基礎(chǔ)構(gòu)建的車牌識(shí)別系統(tǒng)呈現(xiàn)出廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值以及商業(yè)潛力，隨著智慧交通、智能停車、城市安防等場景不斷增多，對于車牌識(shí)別系統(tǒng)的需求持續(xù)攀升，此系統(tǒng)在提升車輛通行效率、強(qiáng)化交通監(jiān)控以及提高執(zhí)法精準(zhǔn)度等方面有著突出優(yōu)勢。該系統(tǒng)可降低人工查驗(yàn)成本，提高車流處理速度，間接地促使管理效率得到提升，而且系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為靈活，可以依據(jù)不同場景開展定制化部署，為交通管理單位、企業(yè)園區(qū)、高速公路等提供定制服務(wù)，擁有良好的市場拓展空間。此系統(tǒng)在開發(fā)以及部署方面成本相對較低，維護(hù)所需的工作量處于適中水平，可在不影響性能的狀況下有效把控預(yù)算，而且系統(tǒng)擁有較強(qiáng)的實(shí)用性以及商業(yè)化潛力，未來于智慧交通和智能城市建設(shè)里有希望發(fā)揮關(guān)鍵作用，有較高的經(jīng)濟(jì)可行性以及投資價(jià)值。2.4.2技術(shù)可行性在本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)進(jìn)程當(dāng)中，選用了當(dāng)下主流并且技術(shù)成熟的開發(fā)工具與框架，有不錯(cuò)的技術(shù)可行性，系統(tǒng)整體架構(gòu)同樣依照前后端分離的設(shè)計(jì)思路，前端可借助HTML以及JavaScript達(dá)成簡單的圖像上傳以及識(shí)別結(jié)果展示，而后端則是以Python作為核心語言，聯(lián)合Flask或者FastAPI等輕量級Web框架來實(shí)現(xiàn)圖像接收、模型推理以及結(jié)果返回等功能。核心識(shí)別部分選用YOLOv5當(dāng)作目標(biāo)檢測算法，它有精度較高、檢測速度較快、模型結(jié)構(gòu)清晰等諸多優(yōu)點(diǎn)，適合用于車牌檢測這種對實(shí)時(shí)性有著較高要求的場景，并且YOLOv5擁有完備的訓(xùn)練、推理以及部署流程，還可借助PyTorch框架達(dá)成定制化訓(xùn)練以及模型優(yōu)化，其社區(qū)較為活躍，文檔和教程也很齊全，這使得開發(fā)門檻有所降低。在數(shù)據(jù)庫方面，系統(tǒng)可選用MySQL或者SQLite來管理識(shí)別記錄、車牌信息以及用戶數(shù)據(jù)，以此保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的穩(wěn)定性與可擴(kuò)展性。整個(gè)技術(shù)棧涉及的各項(xiàng)工具和框架在多個(gè)項(xiàng)目中都有廣泛應(yīng)用，積累了豐富的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，相關(guān)技術(shù)資料與開源示例很充足，YOLOv5車牌識(shí)別系統(tǒng)在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面是可行的，系統(tǒng)有良好的穩(wěn)定性、可維護(hù)性以及可拓展性，能契合不同應(yīng)用場景的實(shí)際需求。2.4.3操作可行性從操作層面來看，YOLOv5車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)考量了不同用戶群體的需求，對于普通用戶，系統(tǒng)有簡潔直觀的操作界面，識(shí)別結(jié)果在前端頁面展示，用戶能方便上傳車牌圖片進(jìn)行實(shí)時(shí)車牌識(shí)別，前端界面友好，交互體驗(yàn)流暢，適合沒技術(shù)背景的普通用戶，還可以提供智能推薦功能，幫助用戶依據(jù)識(shí)別的車牌信息快速獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)反饋和高效識(shí)別能力，保證用戶迅速準(zhǔn)確獲取所需信息，提升了使用便利性。對于企業(yè)用戶而言，系統(tǒng)借助可視化圖表以及報(bào)表來呈現(xiàn)車牌識(shí)別結(jié)果與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，幫助管理人員可高效地查看識(shí)別記錄以及相關(guān)數(shù)據(jù)，這些信息可清晰地呈現(xiàn)出車輛流量、停車信息等數(shù)據(jù)，為決策給予科學(xué)依據(jù)，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)使得企業(yè)用戶即便沒有專業(yè)培訓(xùn)，也可以輕松理解數(shù)據(jù)內(nèi)容，做出有效的管理決策。在管理和維護(hù)層面，系統(tǒng)的后臺(tái)管理界面簡潔又有強(qiáng)大功能，管理員借助簡單操作就能開展數(shù)據(jù)更新、用戶權(quán)限管理等工作，系統(tǒng)兼容性不錯(cuò)，可以適配多種主流設(shè)備與操作系統(tǒng)，像Windows、Linux以及移動(dòng)設(shè)備，以此保障不同環(huán)境下操作順暢和擁有良好用戶體驗(yàn)。本系統(tǒng)有強(qiáng)大的操作可行性，系統(tǒng)為用戶提供直觀且易于操作的界面，保證企業(yè)用戶在管理和維護(hù)過程中有高效性與靈活性，憑借系統(tǒng)簡潔設(shè)計(jì)及高度可操作性，能有效契合不同用戶群體需求，適應(yīng)多樣化應(yīng)用場景。2.5功能性需求分析2.5.1用戶登錄、注冊功能用戶登錄以及注冊功能屬于平臺(tái)用戶管理系統(tǒng)里的關(guān)鍵構(gòu)成部分，肩負(fù)著保障平臺(tái)安全以及保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的重大責(zé)任，此功能給出了一個(gè)直觀且簡便的用戶界面，方便用戶去完成登錄與注冊流程，同時(shí)系統(tǒng)還支持社交賬號(hào)一鍵登錄，提高了用戶操作的便捷程度，優(yōu)化了用戶體驗(yàn)，用戶登錄、注冊功能用例圖展示于圖2.1。圖2.1用戶登錄、注冊功能用例圖2.5.2信息統(tǒng)計(jì)功能系統(tǒng)首頁要呈現(xiàn)出當(dāng)下識(shí)別的車牌總數(shù)、不同車牌歸屬地的數(shù)量、識(shí)別成功率以及最新識(shí)別到的車牌內(nèi)容，以此讓用戶可對系統(tǒng)運(yùn)行狀況以及車牌信息獲得直觀的認(rèn)識(shí)，系統(tǒng)可依據(jù)不同車牌歸屬地類型比如“京”“滬”“粵”“浙”等對已識(shí)別車牌給予分類，并且分別統(tǒng)計(jì)每類車牌的出現(xiàn)頻率。每個(gè)區(qū)域類別都配備有相應(yīng)的折線圖用于展示，方便用戶清晰地查看識(shí)別數(shù)據(jù)的分布狀況，系統(tǒng)還存有車牌識(shí)別記錄的詳細(xì)數(shù)據(jù)表格展示，表格內(nèi)容囊括車牌號(hào)碼、歸屬地、識(shí)別時(shí)間、識(shí)別圖片以及識(shí)別置信度等字段，系統(tǒng)有查詢功能，用戶可依靠輸入車牌號(hào)碼關(guān)鍵詞迅速檢索對應(yīng)車牌的識(shí)別記錄信息，提高查詢效率與用戶體驗(yàn)。2.5.3數(shù)據(jù)可視化功能系統(tǒng)會(huì)針對車牌識(shí)別過程里的關(guān)鍵數(shù)據(jù)開展可視化展示工作，借助多種形式的可視化圖表，系統(tǒng)可直觀呈現(xiàn)出識(shí)別效率、區(qū)域分布以及識(shí)別趨勢等變化狀況。用戶可借助圖表迅速掌握當(dāng)前系統(tǒng)的識(shí)別性能、各地車牌出現(xiàn)的頻次以及系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，更直觀地知曉車牌識(shí)別效果與業(yè)務(wù)覆蓋范圍，系統(tǒng)前端運(yùn)用ECharts等可視化工具來達(dá)成圖表渲染，擁有良好的交互性以及多終端適配能力，提升了用戶的操作體驗(yàn)與數(shù)據(jù)理解效率。2.5.4用戶信息管理功能管理員有查看和管理系統(tǒng)里用戶信息的權(quán)限，展開來說，管理員可實(shí)施添加新用戶的操作，以此完善用戶群體，針對已注冊用戶的注冊信息，管理員可依據(jù)自身需要給予修改，管理員還可對用戶的基本信息執(zhí)行刪除以及查找操作，更利于信息的管理。圖2.2用戶信息管理功能用例圖2.5.5數(shù)據(jù)分析功能此模塊可為用戶給予車牌識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析功能，可支持從多個(gè)維度以及多個(gè)角度來進(jìn)行可視化展示，所分析的內(nèi)容包含識(shí)別準(zhǔn)確率的走勢情況、處理時(shí)長的評估狀況、車牌類型所占的比例、地區(qū)識(shí)別的分布情形、識(shí)別數(shù)量的趨勢變化、低置信度識(shí)別的頻率高低以及識(shí)別失敗類型的具體分析等。系統(tǒng)前端運(yùn)用如ECharts這類可視化工具來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，以此讓用戶可直觀地了解核心指標(biāo)的變化情況，及時(shí)察覺其中存在的瓶頸以及異常之處，輔助管理者不斷優(yōu)化識(shí)別模型，對部署策略做出調(diào)整，最終達(dá)成提升整個(gè)識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行效率以及可靠性的目的。2.5.6車牌識(shí)別核心功能系統(tǒng)的核心功能是以車牌識(shí)別為中心來構(gòu)建的，管理員可對識(shí)別模型以及識(shí)別結(jié)果實(shí)施全方位的管理與優(yōu)化工作，以此保證系統(tǒng)在多種場景下都可以高效地運(yùn)行，并且實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的識(shí)別，系統(tǒng)主要支持以下幾個(gè)方面的關(guān)鍵功能 （1）該系統(tǒng)有支持上傳以及管理圖像的功能，可針對來自不同源頭、有著不同光照條件或者角度的車牌圖像展開統(tǒng)一識(shí)別。

（2）自動(dòng)提取圖像里的車牌區(qū)域，并且可精準(zhǔn)識(shí)別車牌號(hào)碼、顏色以及類型，像新能源車牌、藍(lán)牌等，。

（3）管理員可針對識(shí)別結(jié)果實(shí)施手動(dòng)校正、補(bǔ)充以及標(biāo)注等操作，以此提升系統(tǒng)模型的魯棒性和訓(xùn)練效率。。

（4）要是遇到識(shí)別失敗或者置信度較低的結(jié)果，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行標(biāo)記并記錄相關(guān)信息，便于后續(xù)的分析以及模型改進(jìn)。

（5）系統(tǒng)支持按照車牌地區(qū)、識(shí)別時(shí)間、識(shí)別頻次等多個(gè)維度來進(jìn)行篩選與查詢，可提升管理效率。

（6）實(shí)時(shí)展示識(shí)別統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及趨勢圖，方便管理員全面了解系統(tǒng)運(yùn)行效果以及識(shí)別分布狀況。2.5.7API功能要提升開發(fā)效率以及系統(tǒng)兼容性，API模塊需內(nèi)置完善的異常處理機(jī)制以及統(tǒng)一的響應(yīng)碼設(shè)計(jì)，這樣就能快速反饋請求狀態(tài)并且定位問題來源，為系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行給予堅(jiān)實(shí)支撐，結(jié)合身份驗(yàn)證和訪問控制機(jī)制，此模塊還要有較強(qiáng)安全性，保證敏感接口不被惡意調(diào)用。2.5.8篩選功能管理員可以通過篩選功能對歷史識(shí)別記錄，進(jìn)行篩選成功和失敗，對單個(gè)用戶和全部用戶進(jìn)行篩選。2.5.9日志功能管理員根據(jù)各個(gè)Token調(diào)用接口的日志記錄，能對以往的記錄進(jìn)行查詢，使管理員對系統(tǒng)運(yùn)維和審計(jì)以及用戶的要求分析有更清楚的了解。2.5.10積分功能用戶注冊后會(huì)獲得1000積分，調(diào)用API接口會(huì)消耗積分來換取識(shí)別結(jié)果，報(bào)錯(cuò)會(huì)返回積分，管理員擁有無限積分，當(dāng)用戶積分耗盡時(shí)用戶可以聯(lián)系管理員重新獲取積分。

3數(shù)據(jù)獲取3.1數(shù)據(jù)獲取在采集數(shù)據(jù)相關(guān)信息時(shí)，可經(jīng)由“/detectRecog/CCPD”這一網(wǎng)址進(jìn)入特定的頁面獲取信息，該頁面的呈現(xiàn)形式如圖3.1所示。圖3.1獲取數(shù)據(jù)網(wǎng)站圖3.2數(shù)據(jù)獲取分析因?yàn)榇隧撁娴臄?shù)據(jù)為公開的數(shù)據(jù)集所以數(shù)據(jù)的獲取只需對開放的數(shù)據(jù)進(jìn)行下載即可如下圖3.2所示。圖3.2獲取數(shù)據(jù)頁面圖3.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)保存本地文件使用的是本地文件系統(tǒng)+文本文件（.txt）進(jìn)行標(biāo)簽存儲(chǔ)方式，而非數(shù)據(jù)庫（如MySQL、MongoDB等）。如圖3.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)圖所展示的那樣。圖3.3數(shù)據(jù)存入到本地3.4數(shù)據(jù)清洗在本系統(tǒng)里，數(shù)據(jù)清洗的以便保證從圖片文件名提取出來的坐標(biāo)數(shù)據(jù)完整又準(zhǔn)確，并且符合規(guī)范，以此給后續(xù)的標(biāo)簽生成以及模型訓(xùn)練提供可靠的依據(jù)，在代碼實(shí)現(xiàn)方面，數(shù)據(jù)清洗主要借助字符串解析方式來達(dá)成，結(jié)合條件判斷語句對無效文件給予過濾，就如同圖3.4展示的數(shù)據(jù)清洗流程圖一樣。首先進(jìn)行圖像文件名多層次分割操作，從中提取出含有位置信息的字段內(nèi)容，接著運(yùn)用邏輯判斷，把非圖像格式文件（如.txt）排除掉，防止處理過程出現(xiàn)異常狀況，隨后拆分文件名里的左上角和右下角坐標(biāo)信息，再計(jì)算出目標(biāo)的寬度、高度以及中心點(diǎn)坐標(biāo)，以此生成結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽數(shù)據(jù)。系統(tǒng)支持對已生成的標(biāo)簽數(shù)據(jù)作篩查，這其中囊括排除不符合格式規(guī)范的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，以及對重復(fù)樣本展開識(shí)別與清理，管理員借助篩選模塊，可對識(shí)別任務(wù)里的歷史記錄給予細(xì)致管理，這管理包括篩選成功或失敗的識(shí)別結(jié)果，以及篩選指定用戶或全部用戶的識(shí)別行為，以此提升數(shù)據(jù)處理的效率跟準(zhǔn)確性。圖3.4數(shù)據(jù)清洗核心實(shí)現(xiàn)代碼4算法應(yīng)用4.1YOLO5YOLO5是Ultralytics公司研發(fā)的新一代即時(shí)目標(biāo)檢測模型，它依靠PyTorch框架，在檢測精準(zhǔn)度，推理速度以及易用性上都有著很大的改良，此模型運(yùn)用了改良過的骨干網(wǎng)絡(luò)和特征金字塔結(jié)構(gòu)，可以給予從輕型（YOLO5n）到高精準(zhǔn)度（YOLO5x）的大量預(yù)先訓(xùn)練好的模型選項(xiàng)，而且能夠執(zhí)行目標(biāo)檢測，實(shí)例劃分以及姿勢估量等諸多任務(wù)，YOLO5通過改良的訓(xùn)練方法和諸如Mosaic加強(qiáng)及適應(yīng)性錨框計(jì)算之類的數(shù)據(jù)加強(qiáng)手段來改善對小目標(biāo)的檢測水平，還保留了YOLO系列“端到端即時(shí)檢測”這一重要特性，其簡單的API接口和命令行工具令模型訓(xùn)練與布置更為便利，同其他版本相比，YOLO5具有更強(qiáng)的性能表現(xiàn)。如下表4.1所示。表4.1YOLO5和7對比特性YOLOv5YOLOv7速度快中等精度中等高任務(wù)支持檢測/分類檢測易用性優(yōu)秀中等YOLO5的模型架構(gòu)在保持YOLO系列實(shí)時(shí)檢測優(yōu)勢的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多項(xiàng)創(chuàng)新改進(jìn)，其核心架構(gòu)可分為以下組成部分。表4.2YOLO5的模型架構(gòu)組件描述示意圖主干網(wǎng)絡(luò)（Backbone）基于改進(jìn)的CSPDarknet結(jié)構(gòu)，通過CrossStagePartial（CSP）方式，將特征圖拆分處理后再融合，移除Focus模塊，使用更高效卷積層，輕量化設(shè)計(jì)。一個(gè)多層堆疊的卷積模塊，標(biāo)注“CSPDarknet”，類似多個(gè)長方形堆疊成塔狀頸部網(wǎng)絡(luò)（Neck）采用改進(jìn)的PANet，通過自頂向下和自底向上路徑聚合，實(shí)現(xiàn)不同尺度特征的融合，增強(qiáng)特征間信息流動(dòng)，提升對不同尺度目標(biāo)檢測能力由上下連接的特征融合模塊組成，類似有上、下箭頭連接的幾個(gè)方塊組合，標(biāo)注“PANet”檢測頭（Head）采用Anchor-Free設(shè)計(jì)，使用解耦頭，將分類和回歸任務(wù)分離。引入動(dòng)態(tài)標(biāo)簽分配策略，提升訓(xùn)練效率和檢測精度。分類分支預(yù)測目標(biāo)類別，回歸分支預(yù)測目標(biāo)邊界框位置和大小分為兩個(gè)分支的結(jié)構(gòu)，一個(gè)分支標(biāo)注“分類預(yù)測”，另一個(gè)分支標(biāo)注“邊界框回歸預(yù)測”，類似“Y”字形分支結(jié)構(gòu)損失函數(shù)分類損失采用FocalLoss或VarifocalLoss等，解決類別不平衡問題；回歸損失采用CIoULoss或DIoULoss等，考慮更多幾何信息提升回歸精度分別用代表分類損失（如類似交叉熵符號(hào)）和回歸損失（如含距離、IoU等幾何元素符號(hào)）的圖標(biāo)表示作為一種目標(biāo)檢測算法，YOLO5也有許多的變種，其中的n、s、m、l、x就是YOLO5的不同變種，代表著不同的模型尺寸大小和復(fù)雜度。表4.3不同YOLO5的區(qū)別模型尺寸（像素）mAPval50-95速度CPUONNX（ms）速度A100TensorRT（ms）params（M）FLOPs（B）YOLO5n64037.380.40.993.28.7YOLO5s64044.9128.41.2011.228.6YOLO5m64050.2234.71.8325.978.9YOLO5模型圖如圖4.1所示。圖4.1YOLO5模型圖4.2LPRNetLPRNet是一個(gè)專門針對車牌字符識(shí)別打造的端到端深度學(xué)習(xí)模型，該模型最初由百度提出，其憑借高效的CNN特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在字符序列識(shí)別任務(wù)里呈現(xiàn)出優(yōu)良性能，LPRNet架構(gòu)有輕量的特點(diǎn)，精度較高，推理速度也很快，特別適合在邊緣設(shè)備部署以及嵌入式車載場景中使用，在智能交通、停車場管理、違法識(shí)別等實(shí)際系統(tǒng)中有著廣泛應(yīng)用。和傳統(tǒng)OCR處理流程相比較，LPRNet省去了字符分割步驟，直接針對整張車牌圖像開展端到端識(shí)別，整體識(shí)別效率與魯棒性得到較大提升。LPRNet的模型架構(gòu)納入了卷積堆疊、全連接以及歸一化模塊，同時(shí)結(jié)合CTC損失函數(shù)，在不需要精細(xì)字符對齊標(biāo)注的條件下實(shí)現(xiàn)有效訓(xùn)練，此模型可支持多種輸入圖像尺寸，對于不同格式的車牌字符都有不錯(cuò)的適應(yīng)能力，在模糊、遮擋、扭曲等復(fù)雜情形下，依舊可以維持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。LPRNet也可支持將模型導(dǎo)出為ONNX之類的格式，在TensorRT、OpenVINO等多個(gè)平臺(tái)都可以高效運(yùn)行，它的API較為簡單，部署起來很便捷，有著很高的工程落地價(jià)值。表4.1LPRNet與傳統(tǒng)OCR流程對比分析序號(hào)字段名稱類型長度主鍵備注1特性VARCHAR50否特性2LPRNet端到端VARCHAR20否LPRNet端到端3傳統(tǒng)OCR流程VARCHAR20否傳統(tǒng)OCR流程LPRNet的核心結(jié)構(gòu)由以下模塊構(gòu)成：表4.2LPRNet的模型架構(gòu)組成組件描述示意圖說明（可插圖）特征提取模塊（Backbone）多層輕量卷積網(wǎng)絡(luò)疊加結(jié)構(gòu)，無池化，保留字符順序特征，提升字符感知能力多個(gè)卷積層堆疊，輸出長條形featuremap，標(biāo)注為“FeatureExtractor”序列建模模塊（SequenceModeling）使用1×1卷積層壓縮特征維度，再經(jīng)BN和ReLU激活優(yōu)化特征表現(xiàn)中間標(biāo)注壓縮通道、激活等字樣的多個(gè)卷積單元分類預(yù)測模塊（Classifier）對每一個(gè)時(shí)間步的特征輸出進(jìn)行字符分類，輸出為字符概率分布序列類似時(shí)間軸上的輸出序列圖，標(biāo)注為“CharProbabilities”損失函數(shù)模塊（CTCLoss）使用CTC損失解決序列對齊與輸出問題，提升無標(biāo)注字符間隔條件下的訓(xùn)練能力顯示CTC算法流程圖，包含路徑壓縮與對齊優(yōu)化等在實(shí)際部署中，LPRNet同樣存在不同版本或變體，可在精度與速度之間進(jìn)行靈活權(quán)衡。以下是典型配置下LPRNet在常見平臺(tái)的性能表現(xiàn)：表4.3LPRNet不同部署環(huán)境下的性能參數(shù)對比序號(hào)字段名稱類型長度主鍵備注1模型版本VARCHAR20否模型標(biāo)識(shí)名稱2輸入尺寸VARCHAR10否寬×高（像素）3字符識(shí)別準(zhǔn)確率DECIMAL4否百分比精度4推理時(shí)間_CPUDECIMAL5否毫秒單位5推理時(shí)間_GPUDECIMAL5否毫秒單位6參數(shù)量DECIMAL3否百萬參數(shù)單位7適用平臺(tái)VARCHAR50否部署環(huán)境類型綜合來看，LPRNet在字符識(shí)別任務(wù)里，憑借端到端、高精度、低功耗以及易部署等優(yōu)勢，成為車牌識(shí)別任務(wù)的主流解決方案之一，它的模塊化架構(gòu)加上優(yōu)秀的可移植性，促使其在交通、安防、商業(yè)等多個(gè)行業(yè)都達(dá)成了高效的落地部署。LPRNet模型圖如圖4.2所示。圖4.2LPRNet模型圖4.3模型選擇與構(gòu)建在本系統(tǒng)中，選擇YOLO5作為模型進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)樵撃Ｐ驮谒俣?、精度和部署成本三者之間實(shí)現(xiàn)了最佳的平衡，同樣，YOLO5也有著輕量級的優(yōu)點(diǎn)，兼顧多模態(tài)輸入，對硬件設(shè)施要求也不高，十分契合該系統(tǒng)的要求設(shè)計(jì)，所以YOLO5是一個(gè)比較全面的選擇。4.3.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建車牌是車輛身份的關(guān)鍵標(biāo)識(shí)，有唯一性與規(guī)范性，在智慧交通、城市治理等場景里，其識(shí)別準(zhǔn)確率直接關(guān)乎系統(tǒng)的實(shí)用性和可靠性，本課題圍繞車牌圖像的自動(dòng)檢測與識(shí)別展開，運(yùn)用基于YOLO5的深度學(xué)習(xí)方法來對車牌區(qū)域進(jìn)行高效定位以及識(shí)別，此乃智能交通領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖4.3數(shù)據(jù)集為了契合模型訓(xùn)練以及測試的需求，本文構(gòu)建了一個(gè)數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集當(dāng)中包含186190余張車牌圖像，涉及了多種車牌類型以及復(fù)雜的背景環(huán)境，圖像的來源有城市監(jiān)控采集、公共數(shù)據(jù)集以及人工標(biāo)注樣本，對圖像進(jìn)行了統(tǒng)一尺寸調(diào)整、格式轉(zhuǎn)換以及標(biāo)簽規(guī)范化等處理之后，形成了適用于YOLOv5模型訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。如圖4.3所呈現(xiàn)的，展示了部分用于訓(xùn)練的車牌圖像樣本，這些樣本包含不同的車牌顏色、光照條件以及遮擋情況，可充分保障模型的泛化能力。在模型開展訓(xùn)練的這個(gè)階段，系統(tǒng)選擇了YOLO5當(dāng)作主干網(wǎng)絡(luò)來實(shí)施端到端的訓(xùn)練操作，并且在驗(yàn)證集當(dāng)中展開精度評估以及調(diào)參優(yōu)化工作，經(jīng)過持續(xù)不斷的迭代過程，模型于車牌檢測任務(wù)方面取得了不錯(cuò)的收斂性以及穩(wěn)定性，這為后續(xù)的部署以及接口開發(fā)構(gòu)建起了較為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。當(dāng)車牌識(shí)別模型完成訓(xùn)練后，它的輸出結(jié)果可以很清楚地呈現(xiàn)出對一系列輸入圖像里車牌目標(biāo)的檢測成效，系統(tǒng)運(yùn)用不同顏色的邊框來標(biāo)注檢測到的車牌區(qū)域，這個(gè)模型可精準(zhǔn)地框出車牌所在的位置，而且還可以在邊框上方直觀呈現(xiàn)識(shí)別結(jié)果的車牌號(hào)碼以及與之對應(yīng)的置信度分?jǐn)?shù)。在實(shí)際開展識(shí)別工作時(shí)YOLOv5模型可以在復(fù)雜的背景狀況下精準(zhǔn)地檢測出車牌，并且對檢測到的車牌字符實(shí)施自動(dòng)識(shí)別以及拼接操作，最終形成結(jié)構(gòu)化的文本結(jié)果，該系統(tǒng)可支持針對單張圖像或者批量圖像來展開處理工作，識(shí)別之后的結(jié)果會(huì)以圖像和文本這兩種形式進(jìn)行可視化展示。圖里面所呈現(xiàn)的邊框顏色是用來區(qū)分不同車牌的，文字標(biāo)簽當(dāng)中覆蓋了“皖A(yù)·12345”、“京B·VJ18”等這樣的車牌號(hào)信息，并且還附帶了0.90以上的置信度分值，這充分說明該模型有比較高的可靠性。4.3.2模型訓(xùn)練在使用YOLO5進(jìn)行危險(xiǎn)物品圖像識(shí)別模型訓(xùn)練時(shí)，需完成以下關(guān)鍵步驟：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備把所構(gòu)建好了的數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集、驗(yàn)證集）整理成YOLO5模型能夠的數(shù)據(jù)格式，在模型文件里面創(chuàng)建一個(gè)dataset的文件夾，然后在這個(gè)文件夾里面再次創(chuàng)建兩個(gè)文件夾，分別是images文件和labels文件，images里面放入圖片，再在里面創(chuàng)建train文件和val文件，前者用來訓(xùn)練圖片，后者則是驗(yàn)證圖片，同樣標(biāo)簽文件labels文件同理確保圖像文件和對應(yīng)的標(biāo)注文件（如.txt格式，記錄目標(biāo)的類別、位置等信息）準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)。同時(shí)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理操作，以便于來提升模型訓(xùn)練效果。（2）配置訓(xùn)練參數(shù)依據(jù)任務(wù)復(fù)雜程度和硬件資源狀況設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，配置如下：表4.4配置參數(shù)說明參數(shù)說明cache=False是否使用緩存來加速數(shù)據(jù)加載，這里設(shè)置為False表示不使用緩存。imgsz=640設(shè)置輸入圖像的大小為640x640像素。epochs=100設(shè)置訓(xùn)練的輪數(shù)為100，即模型會(huì)對整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行100次遍歷。batch=256設(shè)置每個(gè)批次的樣本數(shù)量為256，即每次訓(xùn)練時(shí)模型會(huì)同時(shí)處理256張圖像。close_mosaic=0close_mosaic=0表示在訓(xùn)練的最后0個(gè)epoch關(guān)閉mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)。workers=12設(shè)置用于數(shù)據(jù)加載的線程數(shù)為12device='gpu'指定訓(xùn)練使用的設(shè)備為GPU（3）模型初始化

在車牌識(shí)別任務(wù)中，為了提高模型的收斂速度與泛化能力，通常選用在大規(guī)模場景文本識(shí)別數(shù)據(jù)集（如SynthText、MJSynth等）上預(yù)訓(xùn)練的LPRNet模型作為初始化權(quán)重。預(yù)訓(xùn)練模型在這些數(shù)據(jù)上已經(jīng)學(xué)習(xí)到豐富的字符形態(tài)和序列特征，有助于模型在車牌字符識(shí)別任務(wù)中快速適應(yīng)，特別是在小樣本場景下表現(xiàn)出良好的遷移學(xué)習(xí)能力。隨后，在目標(biāo)車牌數(shù)據(jù)集上對部分網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行微調(diào)，使其更加貼合目標(biāo)車輛、區(qū)域字符類型的分布和排布風(fēng)格。（4）訓(xùn)練過程

經(jīng)過訓(xùn)練之后的模型檢測圖里，車牌區(qū)域被精確地框了出來，并且字符識(shí)別也很準(zhǔn)確，這就驗(yàn)證了YOLO5在車牌識(shí)別任務(wù)方面有實(shí)用性以及有效性。在訓(xùn)練階段，LPRNet會(huì)借助基于CTC（ConnectionistTemporalClassification）的多任務(wù)損失函數(shù)來實(shí)施優(yōu)化工作，它借助結(jié)合字符分類概率序列與真實(shí)字符標(biāo)簽之間的非對齊序列計(jì)算辦法，可有效地防止因字符切割而產(chǎn)生的誤差累積情況發(fā)生，CTC損失函數(shù)有對不同長度字符序列進(jìn)行靈活匹配的能力，可以提高端到端識(shí)別的準(zhǔn)確率。為緩解車牌字符樣本中長短不一、字符模糊以及部分被遮擋等狀況，訓(xùn)練進(jìn)程里引入數(shù)據(jù)提高策略，像仿射變換、亮度擾動(dòng)、模擬字符模糊等，以此提高模型針對復(fù)雜環(huán)境下車牌圖像的魯棒能力，訓(xùn)練期間還運(yùn)用模型集成方式，也就是借助不同初始化參數(shù)訓(xùn)練多個(gè)LPRNet模型，最終在預(yù)測階段把多個(gè)模型的輸出結(jié)合起來做融合，提升系統(tǒng)整體穩(wěn)定性與準(zhǔn)確率。下面的圖示呈現(xiàn)出了在LPRNet訓(xùn)練進(jìn)程里各個(gè)模塊協(xié)同優(yōu)化的示意情況，其中囊括了特征提取、字符分類輸出以及序列解碼等流程：圖4.4訓(xùn)練情況借助識(shí)別后所生成的混淆矩陣，可觀察到車牌識(shí)別模型在多數(shù)車牌字符的識(shí)別方面呈現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率，在該矩陣?yán)?，沿著對角線的方格顏色相對較深，這意味著模型對于車牌字符自身的正確識(shí)別率較高，在如“A”，“B”，“1”，“3”等常見數(shù)字和字母的識(shí)別上，準(zhǔn)確率頗為可觀，不過在某些復(fù)雜場景或者低分辨率圖像當(dāng)中，部分字符的識(shí)別依舊存在一定程度的誤差。如下圖4.5所示。圖4.5分類模型性能4.3.3模型評估為評估訓(xùn)練好的YOLO5模型在車牌識(shí)別任務(wù)中的性能，使用以下如表4.5的常用評估指標(biāo)。表4.5評估說明評估指標(biāo)含義計(jì)算方法精確率（Precision）模型預(yù)測為正例的樣本中，實(shí)際為正例的比例，反映模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。P=TP/(TP+FP)，其中TP為真正例（模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)），F(xiàn)P為假正例（模型錯(cuò)誤預(yù)測為正例的樣本數(shù)）。召回率（Recall）實(shí)際為正例的樣本中，被模型正確預(yù)測為正例的比例，反映模型的查全能力。R=TP/(TP+FN)，其中FN為假反例（模型錯(cuò)誤預(yù)測為反例的樣本數(shù)）。F1-分?jǐn)?shù)（F1-Score）綜合考慮精確率和召回率的指標(biāo)，用于平衡兩者之間的關(guān)系。F1-S=2*[PR/(P+R)]平均精度均值（mAP）在多個(gè)類別上的平均精度，是目標(biāo)檢測任務(wù)中常用的綜合評估指標(biāo)。對每個(gè)類別計(jì)算平均精度（AP），然后取所有類別的平均值得到mAP。通過綜合分析這些評估的指標(biāo)，能夠全面了解到Y(jié)OLO5模型在危險(xiǎn)物品圖像識(shí)別任務(wù)中的性能表現(xiàn)，以下是對模型訓(xùn)練后得到的曲線圖，能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行一個(gè)評估。精確率衡量預(yù)測正例中的一個(gè)實(shí)際正例的比例。橫坐標(biāo)為置信度，縱坐標(biāo)為精確率，展示了一個(gè)置信度變化時(shí)精確率的走勢，標(biāo)注了所有類別綜合在置信度0.9左右精確率達(dá)1.00，如下圖4.6所示。圖4.6精確率-置信度曲線隨著置信度的增加，各類車牌類別精確率總體上升，但部分類別在高置信度下提升幅度有限。可以調(diào)整置信度閾值提高模型精確率，同時(shí)要關(guān)注部分類別精確率提升問題。圖4.7的精確率-召回率曲線展示出了不品類別和所有類別綜合的精確率與召回率權(quán)衡關(guān)系。橫坐標(biāo)是召回率，縱坐標(biāo)是精確率，曲線上點(diǎn)表示不同閾值下模型的精確率和召回率表現(xiàn)，標(biāo)注了各類別曲線下面積及所有類別綜合的平均精度均值，雖然整體模型mAP@0.5較高，但部分類別仍有提升空間，需平衡精確率和召回率以優(yōu)化模型的性能。圖4.7精確率-召回率而圖4.8召回率-置信度曲線，顯示出了不同危險(xiǎn)物品類別以和所有類別的綜合召回率隨著置信度的變化情況，橫軸是置信度，縱軸是召回率，顯示出各個(gè)置信度下的召回率的一個(gè)變化趨勢，所有類別綜合在置信度為0.0的時(shí)候召回率為0.96，整體模型在低置信度下召回率較高，但是部分類別在高置信度下召回率下降較多，需要調(diào)整模型參數(shù)以提高高置信度下的召回率。圖4.8召回率-置信度選擇的YOLO5在一些類別的區(qū)分，高置信度下性能表現(xiàn)等存在不足。數(shù)據(jù)集中類別的實(shí)例不均衡、特征的相關(guān)性等可能會(huì)影響模型的表現(xiàn)，雖然存在不足但是同樣在大部分的類別上也有不錯(cuò)的識(shí)別能力。

5系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)5.1登錄、注冊模塊當(dāng)進(jìn)入網(wǎng)站之后會(huì)呈現(xiàn)出如圖5.1所示的用戶登錄界面，在登錄界面，根據(jù)界面內(nèi)容，在賬號(hào)和密碼輸入框輸入正確的賬號(hào)和密碼，輸入完成后點(diǎn)擊登錄就可以進(jìn)入到主界面，具體操作流程如下。圖5.1系統(tǒng)登錄界面在登錄界面，根據(jù)界面內(nèi)容，在賬號(hào)和密碼輸入框輸入正確的賬號(hào)和密碼，輸入完成后點(diǎn)擊登錄就可以進(jìn)入到主界面，具體操作流程如下圖5.2。圖5.2登錄流程圖針對新用戶而言，系統(tǒng)會(huì)提供一個(gè)注冊界面，用戶需要點(diǎn)擊注冊用戶按鈕，跳轉(zhuǎn)至圖5.3所展示的頁面，當(dāng)注冊完成之后，系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)注冊成功的提示，然后自動(dòng)返回登錄界面，在這個(gè)時(shí)候用戶可使用新注冊的賬號(hào)以及密碼來進(jìn)行登錄操作。圖5.3系統(tǒng)注冊界面具體操作流程如下圖5.4圖5.4注冊流程圖5.2識(shí)別面板模塊登錄之后首先會(huì)進(jìn)入主頁界面，如圖5.5所示。圖5.5主頁界面用戶在可以在主頁使用本系統(tǒng)進(jìn)行車牌識(shí)別功能，首先需通過“選擇文件”按鈕上傳一張包含車牌的車輛圖像；隨后可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整置信度閾值（conf_thresh）和IOU閾值（iou_thresh），以控制識(shí)別結(jié)果的精度與框選效果；若識(shí)別環(huán)境復(fù)雜，還可勾選灰度模式以提升魯棒性。如圖5.6所示圖5.6車牌閾值界面完成設(shè)置后，點(diǎn)擊“識(shí)別車牌”按鈕，系統(tǒng)將自動(dòng)調(diào)用YOLOv5模型進(jìn)行檢測并返回車牌號(hào)碼與識(shí)別結(jié)果。如圖5.7所示圖5.7車牌識(shí)別界面用戶可通過點(diǎn)擊查看歷史記錄查看以往識(shí)別過的車牌信息如圖5.8所示。圖5.8歷史記錄界面5.3個(gè)人中心模塊用戶通過點(diǎn)擊個(gè)人中心進(jìn)入個(gè)人中心模塊如圖5.9所示圖5.9個(gè)人中心界面5.3.1用戶信息功能用戶首先能在個(gè)人中心頁面詳細(xì)了解到自己的用戶名，郵箱，注冊時(shí)間，積分等信息如圖5.10所示。圖5.10用戶信息5.3.2識(shí)別統(tǒng)計(jì)功能用戶通過下滑鼠標(biāo)能看到識(shí)別統(tǒng)計(jì)圖如圖5.11所示。用戶可以通過此圖可以看出，系統(tǒng)在最近7天內(nèi)的車牌識(shí)別運(yùn)行總體表現(xiàn)良好，其中2025年5月3日識(shí)別量達(dá)到峰值，成功識(shí)別次數(shù)接近80次，說明該日為系統(tǒng)使用的高峰期；而識(shí)別失敗次數(shù)始終維持在較低水平，僅在少數(shù)幾天出現(xiàn)，表明系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率較高、穩(wěn)定性較強(qiáng)。整體來看，系統(tǒng)在高并發(fā)識(shí)別任務(wù)下仍能保持良好性能，具備較強(qiáng)的實(shí)用性與可靠性。圖5.11識(shí)別功能圖5.3.3Token管理該界面為用戶提供了車牌識(shí)別系統(tǒng)的API調(diào)用支持與Token管理功能，用戶可通過生成的專屬Token進(jìn)行身份驗(yàn)證，并調(diào)用系統(tǒng)提供的識(shí)別接口實(shí)現(xiàn)車牌自動(dòng)識(shí)別，用戶每日有3次更換機(jī)會(huì)，且能查看完整API代碼；頁面中展示了標(biāo)準(zhǔn)的curl請求示例，包含請求地址、請求頭以及base64編碼圖像的參數(shù)格式，便于用戶快速集成與測試接口，增強(qiáng)了系統(tǒng)的開放性與可拓展性。如圖5.12所示圖5.12Token界面5.3.4識(shí)別記錄客戶通過下滑鼠標(biāo)能查看到識(shí)別歷史記錄如圖5.12所示。圖5.12識(shí)別歷史界面用于可以通過點(diǎn)擊報(bào)錯(cuò)報(bào)告識(shí)別錯(cuò)誤如圖5.13所示。圖5.13報(bào)錯(cuò)界面5.4API幫助模塊用戶借助點(diǎn)擊API幫助進(jìn)入API幫助模塊，借此了解系統(tǒng)所提供的API使用文檔頁面，在該頁面中，用戶可清晰地獲取到和系統(tǒng)接口調(diào)用相關(guān)的所有關(guān)鍵信息，系統(tǒng)首先為每位用戶分配了唯一的Token，其作用是用于身份驗(yàn)證以及調(diào)用權(quán)限控制，文檔里對Token的生成接口與調(diào)用方式都做了詳細(xì)說明，方便用戶進(jìn)行身份綁定以及安全調(diào)用。用戶可獲取完整的識(shí)別接口說明，其中囊括請求地址、請求方式、參數(shù)格式、響應(yīng)結(jié)構(gòu)以及返回字段含義等內(nèi)容，以此保證在實(shí)際對接過程中操作規(guī)范、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。文檔之中提供了標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)用示例，像curl命令格式以及Python腳本模板，可幫助用戶迅速完成接口測試以及功能驗(yàn)證，系統(tǒng)另外還列出了常見狀態(tài)碼與錯(cuò)誤提示，方便用戶在調(diào)試時(shí)及時(shí)察覺到問題并定位錯(cuò)誤所在，該頁面覆蓋了接口使用從認(rèn)證到調(diào)用，再到返回以及異常處理的整個(gè)過程，提升了系統(tǒng)可用性以及對開發(fā)者的友好程度，為后期功能拓展以及與外部系統(tǒng)對接奠定了良好基礎(chǔ)。如圖5.14所示。圖5.14API幫助界面5.5管理員面板模塊管理借助管理賬戶登錄，登錄之后點(diǎn)擊管理員面板選項(xiàng)，進(jìn)入后臺(tái)數(shù)據(jù)管理界面，管理員可以明確了解到用戶總數(shù)，車牌數(shù)量，成功識(shí)別，識(shí)別錯(cuò)誤等信息如圖5.15所示。圖5.15管理員面板圖5.5.1可視化展示管理員通過下滑鼠標(biāo)能看到關(guān)于每日識(shí)別數(shù)量和識(shí)別成功率兩個(gè)可視化圖，管理員可以直觀了解系統(tǒng)在最近幾天的運(yùn)行情況和識(shí)別效果。從左側(cè)的“每日識(shí)別數(shù)量”折線圖可以看出，系統(tǒng)在2025年5月3日達(dá)到識(shí)別高峰，隨后識(shí)別量顯著下降，說明用戶使用頻次在該時(shí)間段出現(xiàn)波動(dòng)；右側(cè)的“識(shí)別成功率”環(huán)形圖則顯示，系統(tǒng)的識(shí)別結(jié)果中絕大部分為成功識(shí)別，僅有極少數(shù)失敗案例，表明系統(tǒng)整體識(shí)別準(zhǔn)確率較高，模型性能表現(xiàn)穩(wěn)定。該圖為管理員后續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)、調(diào)整識(shí)別策略提供了有力的數(shù)據(jù)支持。如圖5.16所示。圖5.16可視化展示5.5.2篩選選項(xiàng)通過該界面，管理員可以對識(shí)別記錄進(jìn)行狀態(tài)和用戶的篩選操作，便于快速定位識(shí)別成功或失敗的記錄信息。頁面展示了識(shí)別記錄的詳細(xì)數(shù)據(jù)，包括車牌號(hào)、置信度、識(shí)別用戶、識(shí)別時(shí)間、識(shí)別狀態(tài)以及識(shí)別圖像，從中可以看出當(dāng)前系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別車牌信息并提供清晰的圖片輔助驗(yàn)證。此外，管理員還可以通過“操作”按鈕對記錄進(jìn)行進(jìn)一步管理，從而實(shí)現(xiàn)識(shí)別記錄的高效查詢與運(yùn)維支持。該功能顯著提升了平臺(tái)的可操作性與數(shù)據(jù)追溯能力。如圖5.17所示圖5.17篩選選項(xiàng)5.5.3用戶管理通過該頁面，管理員可以清晰地查看當(dāng)前系統(tǒng)中所有注冊用戶的基本信息，包括用戶名、郵箱、注冊時(shí)間及是否具備管理員權(quán)限。管理員可以通過操作欄中的按鈕進(jìn)行權(quán)限管理，如設(shè)置或取消管理員身份，以及對用戶進(jìn)行刪除操作，從而便捷地維護(hù)系統(tǒng)用戶結(jié)構(gòu)與權(quán)限配置，保障平臺(tái)的安全與有序運(yùn)行。如圖5.18所示。圖5.18用戶管理同時(shí)管理員能對用戶的積分進(jìn)行修改如圖5.19所示。圖5.19積分修改5.5.4Token調(diào)試日志借助該頁面，管理員可直觀地知曉系統(tǒng)里近期的Token調(diào)用以及生成日志，日志之中詳細(xì)記載了每一回API調(diào)用的時(shí)間、發(fā)起請求的用戶（如用戶2111200208）、相應(yīng)的接口（如/upload）、Token生成是否成功以及長度信息等操作方面的具體細(xì)節(jié)，依據(jù)這些日志信息，管理員可對用戶行為進(jìn)行有效追蹤，對接口使用頻率給予監(jiān)控，排查異常調(diào)用狀況，為系統(tǒng)的安全審計(jì)以及問題溯源提供了關(guān)鍵的依據(jù)。如圖5.20所示。圖5.20Token調(diào)試日志

6系統(tǒng)測試6.1系統(tǒng)功能測試客戶登錄功能測試如表6.1所示：編號(hào)測試行為預(yù)期結(jié)果實(shí)際結(jié)果結(jié)果分析01正確輸入賬號(hào)密碼后點(diǎn)擊登錄登入網(wǎng)站首頁成功登入系統(tǒng)和估算結(jié)果一樣02正確的賬號(hào)錯(cuò)誤的密碼后點(diǎn)擊登錄密碼錯(cuò)誤密碼錯(cuò)誤，請重新輸入密碼和估算結(jié)果一樣03空賬戶，正確的密碼后點(diǎn)擊登錄用戶名必須填寫請輸入用戶名和估算結(jié)果一樣表6.1登錄游客賬號(hào)測試用例管理員登錄功能用例如表6.2所示：表6.2登錄管理員賬號(hào)測試用例編號(hào)測試行為預(yù)期結(jié)果實(shí)際結(jié)果結(jié)果分析01輸入正確的管理員賬號(hào)和密碼點(diǎn)擊登錄后登入系統(tǒng)成功登入系統(tǒng)和估算結(jié)果一樣02輸入正確的管理員賬號(hào)和正確的密碼后點(diǎn)擊登錄密碼錯(cuò)誤密碼錯(cuò)誤，請重新輸入密碼和估算結(jié)果一樣03輸入空的管理員賬戶和正確密碼登錄后用戶名必須填寫請輸入用戶名和估算結(jié)果一樣04輸入客戶的賬號(hào)和密碼后點(diǎn)擊登錄賬號(hào)不存在該賬號(hào)沒有注冊管理員賬號(hào)和估算結(jié)果一樣用戶管理測試如表6.3所示：表6.2用戶管理測試用例編號(hào)測試行為預(yù)期結(jié)果實(shí)際結(jié)果結(jié)果分析01填入用戶基本信息添加成功，在用戶列表中顯示該用戶出現(xiàn)在列表中和估算結(jié)果一樣02修改用戶信息編輯成功，用戶信息已修改用戶信息被修改和估算結(jié)果一樣03選中刪除用戶用戶直接刪除用戶已經(jīng)刪除和估算結(jié)果一樣04添加用戶時(shí)不填用戶名提示用戶名不能為空提示用戶名不能為空和估算結(jié)果一樣車牌識(shí)別信息管理測試如表6.4所示：表6.4車牌識(shí)別功能測試用例編號(hào)測試行為預(yù)期結(jié)果實(shí)際結(jié)果結(jié)果分析01新增車牌信息添加成功，在車牌列表中顯示車牌已經(jīng)被新增和估算結(jié)果一樣02修改車牌信息編輯成功車牌信息被修改和估算結(jié)果一樣03點(diǎn)擊刪除車牌直接刪除車牌已經(jīng)刪除和估算結(jié)果一樣04非管理員賬號(hào)：嘗試訪問汽車管理頁面打開失敗用戶會(huì)話被中斷，無法操作后臺(tái)和估算結(jié)果一樣6.2YOLO5測試為了驗(yàn)證系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用場景下的車牌識(shí)別能力，在本文所涉及的系統(tǒng)部署完成之后，針對YOLO5模型展開了多輪測試工作，測試過程采用后端日志輸出同可視化展示相互結(jié)合的形式，針對上傳圖片的識(shí)別流程以及最終結(jié)果給予全面記錄并進(jìn)行分析，該系統(tǒng)可支持管理員借助Web頁面上傳車輛圖片，在后臺(tái)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)YOLO5識(shí)別流程。在一次有代表性的測試當(dāng)中，用戶上傳了圖片b2bc592004d359f0fcf01af0a4784ed.jpg，系統(tǒng)會(huì)先針對圖片展開合法性校驗(yàn)工作，以此來確認(rèn)其格式以及尺寸是否可契合模型輸入所提出的要求，緊接著，系統(tǒng)會(huì)加載YOLOv5模型，然后把圖像輸入到該模型里面進(jìn)行推理檢測。此次檢測任務(wù)開啟了灰度圖像處理（use_gray:on），將置信度閾值設(shè)定為0.5，同時(shí)把IoU閾值也設(shè)定為0.5。模型成功識(shí)別出車牌區(qū)域的多個(gè)候選框，共檢測到12個(gè)候選目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)輸出包含坐標(biāo)位置（x1,y1,x2,y2）與置信度得分。系統(tǒng)使用非極大值抑制算法（NMS）去除重疊框，并保留置信度最高的檢測結(jié)果。最終識(shí)別出的車牌為“京A·G3X京28”，置信度為0.8186，識(shí)別耗時(shí)為0.7290秒。從日志信息可見，系統(tǒng)識(shí)別過程穩(wěn)定，處理效率高。識(shí)別成功后，系統(tǒng)自動(dòng)記錄識(shí)別結(jié)果、定位框坐標(biāo)以及處理時(shí)間，并存入日志及數(shù)據(jù)庫。此過程驗(yàn)證了系統(tǒng)端到端的識(shí)別能力以及YOLO5模型在復(fù)雜圖像背景下的魯棒性。本次測試結(jié)果表明，YOLO5模型能夠在較短時(shí)間內(nèi)完成車牌檢測與字符識(shí)別任務(wù)，且具有較高的準(zhǔn)確性，滿足系統(tǒng)在智能車輛管理中的實(shí)時(shí)性與可靠性要求。圖6.1YOLO5測試6.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)測試借助靜態(tài)分析得出數(shù)據(jù)儲(chǔ)存板塊不存在明顯差錯(cuò)，開展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)板塊的動(dòng)態(tài)測試，結(jié)果代碼運(yùn)行狀況正常，Navicat里的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)如圖6.2所示的情形。圖6.2數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)依靠觀察上圖可發(fā)現(xiàn)，爬取部分的代碼運(yùn)行狀況良好，之后打開Navicat對數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)給予查看，結(jié)果顯示字段的類型以及數(shù)量均未出現(xiàn)缺失或者錯(cuò)誤的情況，這也就說明數(shù)據(jù)存儲(chǔ)板塊不存在問題。6.4數(shù)據(jù)清洗測試借助靜態(tài)分析得出數(shù)據(jù)清洗板塊不存在錯(cuò)誤情況，隨后開展數(shù)據(jù)清洗板塊的動(dòng)態(tài)測試工作，結(jié)果顯示代碼運(yùn)行狀況良好，在中呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)如圖6.3所示。圖6.3數(shù)據(jù)清洗圖6.5API測試為驗(yàn)證本系統(tǒng)中車牌識(shí)別API接口的可用性與穩(wěn)定性，本文進(jìn)行了接口級別的功能測試，模擬用戶通過上傳圖像調(diào)用/api/recognize接口進(jìn)行車牌識(shí)別的完整流程。測試過程基于HTTPPOST請求，發(fā)送圖像數(shù)據(jù)并獲取識(shí)別結(jié)果。在一次完整的接口測試中，系統(tǒng)使用該token向/api/recognize接口上傳圖像文件c5ef83aac6d1439fbbd88ad4b39dbe2ba.jpg，圖像尺寸為（1160,720,3）。當(dāng)系統(tǒng)成功接收到相應(yīng)請求之后，便會(huì)隨即進(jìn)入YOLOv5識(shí)別流程，會(huì)實(shí)時(shí)輸出日志信息以此來記錄整個(gè)識(shí)別過程。在此次測試期間，模型所檢測到的目標(biāo)數(shù)量總計(jì)為19個(gè)，其中囊括了多個(gè)車牌候選區(qū)域，該系統(tǒng)運(yùn)用非極大值抑制也就是NMS的方法，來對檢測得出的結(jié)果展開篩選工作，并且依據(jù)置信度得分情況，保留最為優(yōu)質(zhì)的候選區(qū)域，最終識(shí)別出來的車牌是“京A·S5S”，其置信度達(dá)到了0.855，隨后系統(tǒng)返回了識(shí)別結(jié)果以及與之相關(guān)的參數(shù)，像坐標(biāo)框、分?jǐn)?shù)等一系列信息。借助查看日志可以發(fā)現(xiàn)，API接口在請求響應(yīng)方面表現(xiàn)較為快速，其認(rèn)證機(jī)制有安全且有效的特性，YOLOv5模型在推理輸出時(shí)呈現(xiàn)出穩(wěn)定的狀態(tài)，可在較短的毫秒級時(shí)間范圍內(nèi)完成識(shí)別任務(wù)，接口成功返回了狀態(tài)碼200，這驗(yàn)證了整個(gè)識(shí)別流程在網(wǎng)絡(luò)調(diào)用環(huán)境當(dāng)中的可靠性。此次測試全面證實(shí)了系統(tǒng)API于數(shù)據(jù)傳輸、圖像處理、目標(biāo)識(shí)別以及結(jié)果反饋等諸多環(huán)節(jié)所有的完整性與實(shí)用性，為該系統(tǒng)在前后端分離架構(gòu)情形下的集成部署給予了關(guān)鍵支持。圖6.4API測試6.6系統(tǒng)測試結(jié)論歷經(jīng)一系列測試流程之后，獲取到了最終的測試結(jié)果，此系統(tǒng)在功能層面以及性能方面都達(dá)成了設(shè)計(jì)要求，這意味著系統(tǒng)已然準(zhǔn)備妥當(dāng)，可為用戶給予穩(wěn)定且高效的使用體驗(yàn)。

結(jié)論本研究設(shè)計(jì)并成功達(dá)成了一款以YOLOv5為基礎(chǔ)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，此系統(tǒng)將深度學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù)給予融合，可有效識(shí)別車輛的車牌信息，擁有不錯(cuò)的實(shí)時(shí)性以及準(zhǔn)確性，給交通管理、智能安防等領(lǐng)域給予了有力的技術(shù)支持。系統(tǒng)引入了YOLOv5模型，針對車牌圖像開展目標(biāo)檢測以及字符識(shí)別工作，同時(shí)結(jié)合OpenCV等圖像處理工具來完成圖像預(yù)處理、邊緣提取以及字符分割等相關(guān)操作，后端運(yùn)用Python編寫識(shí)別邏輯并提供接口服務(wù)，前端基于Flask框架與ECharts構(gòu)建交互式可視化界面，用以展示識(shí)別數(shù)量、準(zhǔn)確率、地區(qū)分布等多維度統(tǒng)計(jì)信息，為用戶給予清晰直觀的識(shí)別結(jié)果以及系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)呈現(xiàn)。雖然系統(tǒng)已經(jīng)擁有了基本功能，然而其仍存在可優(yōu)化的空間，比如說，在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率以及提升的余地，可以借助引入圖像提高技術(shù)以及使用更大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來對模型效果加以優(yōu)化，系統(tǒng)界面的交互性也有待提高，憑借引入身份驗(yàn)證、安全加密以及操作日志機(jī)制可保障系統(tǒng)的穩(wěn)定以及數(shù)據(jù)安全。隨著識(shí)別任務(wù)量的增加，系統(tǒng)需要提高其并發(fā)處理能力以及擴(kuò)展性，結(jié)合云端部署或者邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)更廣泛的落地應(yīng)用。在未來的發(fā)展進(jìn)程中，車牌識(shí)別技術(shù)會(huì)持續(xù)朝著智能化、自動(dòng)化以及輕量化的方向不斷邁進(jìn)，期望本系統(tǒng)在持續(xù)的迭代過程里，可以發(fā)揮出更為重大的價(jià)值，對城市交通管理、智慧出行以及公共安全的發(fā)展起到推動(dòng)作用，為構(gòu)建智能交通體系貢獻(xiàn)自身的一份力量。

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附錄程序核心代碼（1）登錄代碼@app.route('/login',methods=['GET','POST'])deflogin():

ifcurrent_user.is_authenticated:

returnredirect(url_for(current_user.get_redirect_url()))

ifrequest.method=='POST':

username=request.form.get('username')

password=request.form.get('password')

captcha=request.form.get('captcha')

#驗(yàn)證碼驗(yàn)證

ifnotvalidate_captcha(captcha):

flash('驗(yàn)證碼錯(cuò)誤')

returnrender_template('login.html')

user=User.query.filter_by(username=username).first()

ifnotuser:

flash('用戶名或密碼錯(cuò)誤')

session.pop('captcha_text',None)

returnrender_template('login.html')

ifuser.check_encrypted_password(password):

print(f"密碼驗(yàn)證成功，登錄用戶:{username}")

#確保用戶有token，如果沒有則生成

ifnotuser.token:

user.generate_token()

mit()

print(f"為用戶{username}生成新token:{user.token}")

#登錄用戶

login_user(user)

#記錄登錄日志

try:

log_entry=LoginLog(

user_id=user.id,

ip_address=request.remote_addr,

user_agent=request.user_agent.string,

success=True

)

db.session.add(log_entry)

mit()

print(f"登錄日志記錄成功:用戶{username}")

exceptExceptionase:

print(f"登錄日志記錄失敗:{str(e)}")

db.session.rollback()

#清除驗(yàn)證碼

session.pop('captcha_text',None)

#檢查是否有next參數(shù)，如果有則重定向到該地址

next_page=request.form.get('next')

ifnext_page:

print(f"登錄成功后重定向到:{next_page}")

#生成帶token的URL

redirect_url=token_util.redirectWithToken(next_page,user.token)

returnredirect(redirect_url)

#默認(rèn)情況下，重定向到用戶主頁并添加token參數(shù)

redirect_url=token_util.redirectWithToken(url_for(user.get_redirect_url()),user.token)

print(f"登錄成功，帶token重定向到:{redirect_url}")

returnredirect(redirect_url)

else:

print(f"密碼驗(yàn)證失敗:{username}")

flash('用戶名或密碼錯(cuò)誤')

#登錄失敗也生成新驗(yàn)證碼

session.pop('captcha_text',None)

#記錄失敗的登錄嘗試

try:

log_entry=LoginLog(

user_id=user.id,

ip_address=request.remote_addr,

user_agent=request.user_agent.string,

success=False

)

db.session.add(log_entry)

mit()

print(f"登錄失敗日志記錄成功:用戶{username}")

exceptExceptionase:

print(f"登錄失敗日志記錄失敗:{str(e)}")

db.session.rollback()

returnrender_template('login.html')（2）注冊代碼@app.route('/register',methods=['GET','POST'])defregister():

ifcurrent_user.is_authenticated:

returnredirect(url_for(current_user.get_redirect_url()))

ifrequest.method=='POST':

#獲取并清理表單數(shù)據(jù)

username=request.form.get('username','').strip()

email=request.form.get('email','').strip().lower()

#轉(zhuǎn)為小寫并去除空格

encrypted_password=request.fo