摘要

随着城市化进程的加快和汽车保有量的激增，传统停车场管理方式已难以满足高效、智能化的需求。车牌识别技术作为智能交通系统的核心组成部分，能够有效提升车辆进出管理效率，减少人工干预带来的误差。当前停车场管理系统普遍存在识别率低、适应性差等问题，尤其在复杂光照、遮挡或污损车牌场景下表现不佳。深度学习技术的快速发展为车牌识别提供了新的解决方案，其中基于YOLO的目标检测算法因其速度快、精度高的特点成为研究热点。本设计旨在构建一个结合YOLO算法与深度学习的车牌识别系统，解决实际场景中的车牌定位、字符分割和识别难题，为智能停车场管理提供技术支撑。关键词：车牌识别、YOLO算法、深度学习、停车场管理、目标检测。

本系统采用Python作为开发语言，结合YOLOv5模型实现车牌检测，通过CRNN网络完成字符识别，构建完整的车牌识别停车场管理平台。系统包含车牌检测模块、字符识别模块、数据库管理模块和用户交互界面，支持实时视频流处理和多线程并发操作。数据集采用CCPD中文车牌数据集进行模型训练，并通过数据增强技术提升泛化能力。系统部署采用Flask框架搭建Web服务，实现前后端分离架构。测试结果表明，系统在自然光照条件下车牌检测准确率达98.7%，字符识别准确率超过96%，优于传统方法。平台还具备车辆进出记录查询、停车费用计算和报表生成等功能，为停车场智能化管理提供完整解决方案。关键词：YOLOv5、CRNN、Flask框架、多线程处理、数据增强。

数据表说明

车辆进出记录表

存储停车场车辆进出识别记录，包含车牌识别结果及相关时间信息，vehicle_access是该表的主键，记录车辆进出管理的核心数据，结构表如表3-1所示。

用户账户表

管理停车场注册用户信息，user_account是该表的主键，存储用户认证及权限数据，结构表如表3-2所示。

停车计费表

记录车辆停放时长及费用信息，parking_billing是该表的主键，存储停车收费相关数据，结构表如表3-3所示。

博主介绍：

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 SpringBoot

系统介绍：

开源免费分享【毕业设计】Python+YOLO+深度学习 车牌识别停车场管理系统检测平台源码+数据集+部署文档可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名

项目案例参考：