该项目包含基于JavaWeb的车牌识别停车场系统。

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简介：
通过学习腾讯人工智能（AI）的车牌识别技术，我们将构建一个功能完整的停车场管理系统。该项目包含多个关键环节，包括利用网页调用摄像头进行拍照、对车牌图像进行识别、上传识别后的车牌图片以及实现用户和车辆的管理功能，具体涵盖临时车和包月车两种类型的车辆管理、车辆的出场和入场管理、停车费的自动收费管理（根据临时车或包月车类型自动计算）、系统参数的设置以及用户密码的修改和安全的系统退出等核心功能。为了确保系统的稳定性和高效性，该系统采用了Jsp技术，并借助SSM框架进行开发，同时使用了Mysql数据库以及ajax技术，并整合了人工智能等相关技术。项目开发的技术栈主要包括Java、Jsp、Mysql、MyBatis、SpringMVC、jQuery和ajax及json等技术。项目运行环境要求JDK版本为1.7及以上，Tomcat版本为6.0及以上，以及Mysql数据库版本为5.5及以上。此外，本项目支持使用Eclipse作为开发工具，同时也兼容MyEclipse和IntelliJ Idea等其他版本的开发工具。

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客服

JavaWeb车牌识别停车场管理系统.zip

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本项目为基于JavaWeb技术开发的智能停车场管理系统，支持车牌自动识别、车辆进出记录和停车费用计算等功能。学习基于腾讯人工智能（AI）的车牌识别技术，并使用该技术开发一个完整的停车场管理系统。项目涵盖网页调用摄像头拍照、车牌拍照识别、上传车牌图片进行识别等功能模块；同时包括用户管理，车辆管理（临时车与包月车），车辆入场及出场管理，停车费收费计算等核心功能。系统设计采用Jsp技术，并基于SSM框架和MySQL数据库搭建。此外还利用了Ajax技术和人工智能等相关技术来实现上述各项功能。项目开发所使用的编程语言为Java；前端页面使用jsp编写，后端逻辑则通过MyBatis、Spring MVC以及jQuery等工具完成。数据交互方面，则主要依赖于ajax与json格式的数据交换。为了保证项目的顺利运行，请确保您的计算机上安装了JDK 1.7及以上版本的开发环境及Tomcat6.0或以上版本的应用服务器，并且MySQL数据库至少需要5.5版本的支持。本项目推荐使用Eclipse作为开发工具，但同时也兼容myEclipse、Intellij IDEA等其他IDE的选择。

停车场车牌识别管理系统（含SSM项目源码）

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本系统为一款基于SSM框架开发的停车场车牌识别管理软件，采用先进的图像处理技术自动识别车辆信息，有效提升停车效率与安全性。适合用于各类停车场智能化改造。掌握基于腾讯人工智能（AI）的车牌识别技术，并使用该技术开发一个完整的停车场管理系统。项目涵盖网页调用摄像头拍照、车牌拍照及上传图片进行识别等功能，还包括用户管理、车辆管理（临时车与包月车）、入场出场管理和停车费收费等模块。系统自动根据车型类型计算相应的停车费用。该项目采用JSP技术，并使用SSM框架和MySQL数据库构建而成，同时利用了Ajax技术和人工智能等相关领域的前沿技术实现各项功能。为了适应腾讯AI车牌识别的新接口更新，在2021年2月17日对课程内容进行了相应调整并发布了新的源代码版本供学员下载。项目开发所需的技术包括Java、JSP、MySQL、MyBatis、SpringMVC以及jQuery和Ajax等技术栈，而运行环境则需要安装jdk 1.7或更高版本的JDK，Tomcat6.0及以上版本的应用服务器，并且要使用到mysql5.5以上版本数据库。开发工具方面推荐Eclipse或者myEclipse, IntelliJ IDEA 等其他IDE。本课程旨在培养JAVA软件工程师以及JSP WEB网络应用程序开发者和android工程师的专业技能与实践能力。

Python项目：智能停车场车牌识别与计费系统.zip

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本项目为一个基于Python开发的智能停车场管理系统，利用图像处理技术实现自动识别车辆牌照并进行停车费用计算的功能。 Python项目之智能停车场车牌识别计费系统旨在通过使用Python编程语言开发一个自动化解决方案，该方案能够自动识别进入停车场的车辆车牌，并根据停车时间进行相应的费用计算。此系统的实施可以提高停车场管理效率，减少人工操作成本，同时提升用户体验。

基于Java和OpenCV的车牌识别停车场收费系统毕业设计项目

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本项目为基于Java编程语言与OpenCV库开发的智能停车管理系统，专注于实现自动化的车牌识别功能以优化停车场进出流程及费用收取。毕业设计项目：基于Java与OpenCV的车牌识别停车场收费系统。该项目适用于毕业设计或二次开发，并包含对OpenCV知识及API的学习。 ```java @Controller @RequestMapping(car) public class CarController { @Resource DbService dbService; // 抓拍车牌功能方法定义 @RequestMapping(paizhao) @ResponseBody public Map paizhao(HttpServletRequest request,String imageData,String extName) throws Exception{ UserVo user = request.getSession().getAttribute(userinfo); CarApi faceApi = new CarApi(); RootResp resp = faceApi.carVerify(imageData); Map result = new HashMap<>(); // 处理返回结果 } } ``` 这里展示了一个简单的抓拍车牌的请求处理方法，通过`CarApi`类调用识别功能，并将响应信息封装在Map中返回。

Java车牌识别停车场收费系统.zip

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这是一个基于Java开发的车牌识别停车场收费管理系统。该系统能够自动识别进出车辆的车牌信息，并进行停车计费和管理，提高停车场运营效率和管理水平。车牌识别停车计费系统使用的Postgres包是数据安装文件。

车牌识别功能的停车场管理系统

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车牌识别功能的停车场管理系统是一种智能化停车解决方案，通过自动识别车辆牌照信息，实现快速进出、计费等功能，提高停车场管理效率与用户体验。停车场管理收费系统采用车牌识别技术来辨识车辆的车牌号码。该系统的开发使用了SSH框架。

基于SpringBoot+Vue的智能停车场车牌识别系统源码

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本项目是一款基于SpringBoot和Vue技术开发的智能停车场管理系统，实现了高效的车辆进出管理和车牌自动识别功能。 ## 基于SpringBoot+Vue车牌识别的智能停车场项目简介随着现代生活节奏加快以及城市化进程的推进，住宅小区、大厦及单位对智能化停车管理的需求日益增加。人们对停车场管理系统的要求也越来越高，不仅追求操作简便快捷，还希望系统具有较高的安全性与可靠性。通过引入先进的技术手段如车牌识别等，不仅可以提高工作效率和管理水平，还能大幅度降低人力物力成本，并确保整个系统的安全性和稳定性。智能停车场管理系统涵盖了车辆人员身份验证、车辆信息管理、进出记录追踪以及费用结算等多个方面功能。 ## 技术路线本项目采用Spring Boot 2.x框架结合Vue前端技术栈构建而成。车牌识别部分则使用了百度人工智能提供的算法服务来实现高效准确的车牌号码读取与处理能力。 ## 基础环境需求： - JDK1.8 - Maven - MySQL数据库 - IntelliJ IDEA开发工具 ## 安装指南提示: 在启动应用前，请确保已正确配置`application-dev.properties`文件中的MySQL连接信息及其他非强制性依赖的百度AI服务相关参数。 ## 功能模块介绍：系统管理：包括角色权限设置、API接口控制等；账号管理：用户账户维护及合作单位资料登记；监控中心：实时运行状态查看与日志记录分析功能；财务报表：订单交易明细查询统计；停车历史：车辆停放时间地点信息检索服务；车牌识别技术应用展示区；停车场设施运营情况综合管控平台。

基于Python的智能停车场车牌识别与计费系统

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本项目开发了一个基于Python的智能停车场管理系统，专门用于自动识别车辆车牌，并进行高效准确的停车费用计算和管理。智能停车场车牌识别计费系统是一种基于Python的应用程序，主要功能是通过摄像头来识别进出停车场的车辆车牌，并据此进行费用计算与管理。系统的实现主要包括以下几个步骤： 1. 车牌识别：该系统使用图像处理技术和机器学习算法从摄像头捕捉到的画面中提取出车牌区域并利用OCR（光学字符识别）技术读取车牌号码。 2. 计费管理：通过记录车辆的进出时间来计算停车时长，并根据预设的价格规则进行费用核算。这些价格可以依据不同的策略确定，如按小时收费或分段计价等。 3. 数据管理：系统将保存有关每辆车进入和离开的时间、停留时间和相关费用的信息。这些数据可用于生成报告、统计分析以及作为审核的参考材料。 4. 前端界面：为停车场工作人员提供一个易于使用的前端页面，可以查看车辆信息、设置收费标准并制作报表；同时也向车主提供了自助服务平台，便于查询停车费和支付功能。 5. 数据安全：为了确保用户数据的安全性，系统采用了适当的数据加密及访问控制措施来防止非法入侵者获取敏感信息。

基于Python的智能停车场车牌识别收费系统.zip

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本项目为一个基于Python开发的智能停车场管理系统，采用先进的图像处理技术实现自动车牌识别，并结合数据库管理进行智能化停车费计算与收取。《基于Python的智能停车场车牌识别计费系统》在当今数字化时代，停车场管理系统的智能化已成为趋势，其中车牌识别计费系统扮演着至关重要的角色。本系统利用Python编程语言结合图像处理技术，实现对车辆进出停车场时的车牌自动识别，并进行相应的费用计算，从而实现了自动化、高效化的管理流程。一、系统概述基于Python的智能停车场车牌识别计费系统通过摄像头捕获车辆图像，然后运用图像处理和机器学习算法来识别出车辆的车牌号码。进一步根据停车时间计算应缴费用，实现智能化管理。二、关键技术 1. 车牌识别：使用OpenCV库进行预处理，包括灰度化、噪声去除及直方图均衡等步骤以提高准确率。接着通过模板匹配或边缘检测定位车牌区域，并利用OCR技术将字符分割和识别出来。 2. 机器学习：系统可能应用深度学习模型如卷积神经网络（CNN），训练模型区分不同类型的车牌和字符，需要大量样本图像确保适应各种环境下的识别需求。 3. 计费算法：根据车辆进出停车场的时间差计算费用。涉及时间戳比较、计时器以及费用计算逻辑等。三、系统组成部分 1. 数据采集模块：使用摄像头实时捕获并上传车辆图像至服务器进行处理； 2. 图像预处理模块：对图像做进一步加工，提取车牌特征信息； 3. 车牌识别模块：利用训练好的模型完成字符的自动识别工作； 4. 计费模块：根据停车时长及费率标准计算费用，并生成账单； 5. 用户交互界面：为管理员提供操作平台，显示车辆信息、收费详情等； 6. 数据存储系统：保存进出记录和费用数据以供查询统计。四、文档资源包括详细的使用说明文件（如安装配置指南）、设计文档（涵盖架构介绍及技术选型）以及产品说明书。此外还有源代码库可供开发者参考，以及预编译好的应用程序便于直接运行。总结而言，基于Python的智能停车场车牌识别计费系统整合了现代计算机视觉技术和人工智能算法，实现了高效的车牌识别和费用管理功能，为停车场运营提供了有力的技术支持。通过深入了解系统的各个部分及其运作方式，我们可以更好地掌握这一领域的前沿技术，并在实际应用中提供有效的解决方案。

智能化停车场车牌识别收费系统

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智能化停车场车牌识别收费系统是一种利用先进的图像处理和模式识别技术自动识别车辆牌照信息，并实现自动化计费与管理的高效停车解决方案。在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入主界面。该系统能够自动识别车辆的车牌号码，并实现车辆入场和出场的功能。当有车辆靠近摄像头，管理员单击“识别”按钮后，系统会读取并解析车牌信息，并根据记录判断是入场还是出场操作，显示相应的信息。收入统计功能允许用户通过点击“收入统计”按钮查看系统的财务状况。该功能汇总了所有进出停车场的车辆数据，并生成柱状图以直观地展示总收入情况。此外，系统还具备满预警机制。基于历史数据分析，它可以预测一周内哪个时间段车位将变得紧张，并在前一天向管理员发出预警通知，以便提前进行调度安排。