摘要

随着城市化进程的加速，交通拥堵和停车难问题日益突出，传统停车场管理方式已难以满足现代社会的需求。智能停车管理系统通过自动化识别车牌、优化车位分配及提高停车效率，成为解决这一问题的有效手段。车牌识别技术作为智能停车系统的核心模块，其准确性直接影响系统的性能。当前基于深度学习的车牌识别方法在复杂场景下仍存在挑战，如光照变化、遮挡和车牌倾斜等问题。本研究旨在设计一种高效、鲁棒的车牌识别系统，结合深度学习目标检测和字符识别技术，提升停车场的智能化管理水平。

本研究采用YOLOv5/v8进行车牌定位，利用CNN（卷积神经网络）实现车牌字符识别，并基于标注数据集进行模型训练和优化。系统支持实时检测、多角度车牌识别及异常车牌报警功能，同时提供可视化界面便于管理。数据标注环节采用半自动标注工具，减少人工标注成本。系统后端基于Python3开发，集成数据库管理模块，支持车牌信息存储与查询。实验结果表明，该系统在不同光照和复杂背景下的识别准确率超过95%，具有较高的实用价值，可为智慧城市建设提供技术支持。

数据表

停车记录数据表

停车记录数据表用于存储车辆进出停车场的详细信息，包括车牌识别结果、时间戳及停车状态。系统通过摄像头捕获车牌图像，经深度学习模型处理后生成结构化数据存入该表。结构如表3-1所示。

车牌标注数据集表

车牌标注数据集表存储用于训练深度学习模型的标注数据，包含车牌图像路径及对应的字符标注信息。结构如表3-2所示。

系统用户管理表

系统用户管理表用于存储停车场管理人员的账户信息及权限配置，确保系统安全性和可管理性。结构如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我深度学习车牌识别停车场管理系统检测系统源码-Python3+YOLOv5/v8+CNN+标注数据集【含文档】（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

项目案例参考：

最后再唠叨一句：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！