基于深度学习的车牌识别系统设计

针对当前车牌识别系统在面对异常天气、光线变换和不同车牌等场景下识别效率低和准确率不高的问题,可利用深度学习策略开展车牌识别系统设计,以提高识别率和准确率。在车牌定位阶段利用YOLOv5s网络结构进行精确定位,再通过CRNN网络模型对车牌进行准确识别,构建出基于深度学习的车牌识别系统,充分体现深度学习在不同场景下的优势和性能。实验测试结果表明车牌定位检测模型准确率达到98.6%,车牌识别模型对6字符车牌的识别准确率达到97.6%,对7字符车牌识别率达到93.7%,在不同光线条件和车牌倾斜条件下也能精确识别,达到设计目标。