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计算机专业毕业设计与大作业:基于Yolov5的中文车牌检测及识别(含源码、数据集、论文和说明)

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简介:
本项目是针对计算机专业的毕业设计,采用YOLOv5框架实现高效的中文车牌检测与识别系统,包含详尽的数据集、代码库以及相关学术论文和技术文档。 该资源包含个人的课程设计与毕业设计项目源码,所有代码均已成功运行并通过测试,请放心下载使用!答辩评审平均分高达96分。 ### 项目备注: 1. 所有上传的项目代码均经过严格的功能验证,在确保功能正常的情况下才进行发布。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考,也适用于初学者进阶学习。此外,它还可以作为毕业设计、课程设计、大作业以及项目初期演示使用。 3. 如果您具备一定的基础知识,可以在此代码基础上进一步修改以实现其他功能,并将其用于毕设、课设及作业等场合。下载后请先查看README.md文件(如有),仅供个人学习参考,请勿将此资源用作商业用途。

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客服
客服
  • Yolov5
    优质
    本项目是针对计算机专业的毕业设计,采用YOLOv5框架实现高效的中文车牌检测与识别系统,包含详尽的数据集、代码库以及相关学术论文和技术文档。 该资源包含个人的课程设计与毕业设计项目源码,所有代码均已成功运行并通过测试,请放心下载使用!答辩评审平均分高达96分。 ### 项目备注: 1. 所有上传的项目代码均经过严格的功能验证,在确保功能正常的情况下才进行发布。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考,也适用于初学者进阶学习。此外,它还可以作为毕业设计、课程设计、大作业以及项目初期演示使用。 3. 如果您具备一定的基础知识,可以在此代码基础上进一步修改以实现其他功能,并将其用于毕设、课设及作业等场合。下载后请先查看README.md文件(如有),仅供个人学习参考,请勿将此资源用作商业用途。
  • VGG19水果系统(
    优质
    本项目为计算机专业毕业设计,旨在开发基于VGG19模型的水果识别系统。内容包括详尽的数据集、完整代码、研究论文以及使用指南,适用于深度学习与图像识别领域的学术探讨和实践应用。 本项目利用VGG19算法进行水果识别,适用于计算机专业本科生的毕业设计、大作业及三级项目的相关任务。该项目提供程序代码与说明文档、论文资料以及数据集照片等资源,并且包含已经训练好的模型,可以直接使用。 随着计算机视觉技术的进步,作为图像分类应用之一的水果识别,在智能农业、食品检测和自动化零售等领域展现出巨大潜力。本段落提出了一种基于VGG19卷积神经网络(CNN)的方法来进行水果识别。通过数据集预处理、采用数据增强技术和训练VGG19模型,实验结果显示该方法在准确性和效率方面具有显著优势。 与传统的机器学习算法相比,VGG19模型能够更有效地应对复杂的图像特征,并实现较高的识别精度。 关键词:VGG19, 水果识别, 卷积神经网络, 深度学习, 图像分类, 数据预处理 水果识别是计算机视觉领域的重要研究方向,在智能农业、自动化零售和食品检测等多个行业中具有广泛应用。通过高效准确的水果识别技术,系统可以自动地对不同种类的水果进行识别与分类,从而为相关行业提供智能化支持。 近年来,深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别中的表现非常突出。卷积神经网络能够自动提取图像中的局部特征和高层次抽象特征,在各类任务中表现出色。
  • 书):Yolov5DeepSort行人辆追踪系统
    优质
    本项目为计算机专业毕业设计,旨在开发一套结合YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法的行人与车辆智能追踪计数系统。包含完整源码及详细说明书。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计成果,在代码经过全面测试且运行成功后才上传至平台,答辩评审平均分达到96分,请放心下载使用。 项目备注: 1. 所有项目代码均在功能正常并通过严格测试确认无误之后才进行上传,请您安心下载并使用。 2. 本资源适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师或企业员工,也适用于初学者进阶学习。此外,该代码还可以作为毕业设计项目、课程设计任务或是大作业参考,并可用于项目初期演示汇报。 3. 对于有一定编程基础的学习者来说,在确保遵守版权规定的情况下可以在此基础上进行修改和扩展,以实现更多功能需求或完成学业要求的任务(如毕设、课设等)。下载后请先查阅README.md文件(如有),仅供学习与参考之用,请勿将代码用于商业用途。
  • 深度学习钢铁缺陷法探究(附
    优质
    本项目为计算机专业毕业生作品,旨在研究并实现一种基于深度学习技术的钢铁表面缺陷自动检测系统。该项目包含详细的设计文档、实验代码、训练用数据集以及相关学术论文和使用指南,可帮助读者快速上手进行类似课题的研究与开发工作。 该资源内的项目源码为个人的课程设计、毕业设计作品,所有代码均经过测试且运行成功后才上传,答辩评审平均分达到96分,您可以放心下载使用。 1. 所有项目代码在确保功能正常并通过测试之后才会被上传,请您放心下载。 2. 本项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工学习参考。同时,它也非常适合编程初学者进行进阶学习,也可以作为毕业设计项目、课程设计作业或初期项目的演示内容使用。 3. 如果您有一定的基础,在此基础上可以进一步修改代码来实现其他功能,并可用于毕业论文、课程设计任务或其他相关用途。下载后,请首先查看README文件(如果有),仅供个人学习参考之用,切勿用于商业目的。
  • Landmark Yolov8 人脸技术在应用(档、
    优质
    本项目采用Yolov8框架结合Landmark技术进行高效精准的人脸检测,提供完整代码、详细文档与数据分析报告,并附有人脸图像数据集。适合计算机专业毕业设计参考使用。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计作品,并且所有代码都经过测试确保运行成功后才上传。这些项目的答辩评审平均分达到96分,可以直接使用。 本资源提供一站式服务,包括源码、详细说明文档和相关数据集等全部内容。 请注意: 1. 所有项目代码均在功能正常并经严格测试确认无误之后才进行发布,请放心下载。 2. 该资源适用于计算机科学及相关领域的在校学生(如计算机科学技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息专业)、教师或企业员工,也适合初学者学习进阶。此外,这些项目可以作为毕业设计课题、课程作业或是初期项目演示等用途。 3. 对于具有一定基础的学习者来说,在现有代码基础上进行修改以实现更多功能也是可能的,并且同样适用于完成学术任务如毕设和大作业等。下载后请务必先查看README文件(如果有),仅供学习参考之用,严禁用于商业目的。
  • 优质
    本论文聚焦于开发一种高效的车牌识别系统,采用先进的图像处理和机器学习技术,旨在提高车辆管理效率与安全性。 本科毕业论文可以选取车牌识别系统作为研究课题。
  • 器学习SVM系统-课程()
    优质
    本项目为计算机专业课程设计(毕业设计)作品,提供一套基于支持向量机(SVM)的车牌识别系统完整源代码和相关论文,旨在利用机器学习技术实现高效准确的车牌检测与识别。 车牌号码是识别机动车的关键标识符,在交通管理中有重要作用。通过自动化技术实现快速准确的车牌识别引起了众多学者的研究兴趣。然而,由于复杂背景及不同光照条件的影响,基于图像的车牌识别系统面临诸多挑战。例如在特定情况下,如因车牌颜色差异导致的传统方法失效问题,研究一种高效且精准的车牌识别算法显得尤为重要。 本段落提出了一种结合OpenCV和SVM(支持向量机)技术的解决方案来解决上述难题。该方案首先通过图像边缘检测与色彩分析确定车牌位置;随后利用SVM进行字符分类以完成最终识别任务。此外,为了减少计算负担,在正式开始识别之前通常会先执行一次车牌定位步骤——即在包含完整场景的画面中截取出仅含车牌的局部区域作为后续处理对象。 总体而言,此基于机器学习算法(特别是SVM)设计出的新型车牌自动识别系统展现出广阔的应用前景及研究价值。它不仅能显著提高交通管理效率,还为智能交通系统的进一步发展提供了强有力的支持。
  • 《适用恶劣天气物体自适应YOLO法》档、
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    本项目提出一种改进的YOLO算法,专为恶劣天气条件下的物体识别优化。包含详尽的源代码、研究报告和数据集,适合作为计算机专业毕业设计或课程大作业使用。 资源内项目源码均为个人课程设计与毕业设计的成果,所有代码均已通过测试并成功运行后才上传,请放心下载使用!答辩评审平均分高达96分,确保拿来即用。 ### 项目备注: 1. 所有项目的代码在经过严格的功能验证和测试确认无误后才会发布,您可以安心下载。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师及企业员工学习参考。无论是计科、人工智能、通信工程还是自动化或电子信息等专业领域,都十分适用;同时也非常适合编程初学者通过这个项目进行进阶学习。此外,该代码库还可以作为毕业设计的参考案例或者课程作业的一部分。 3. 若您具备一定的基础能力,则可以在现有代码的基础上进一步修改和扩展功能以满足不同的需求,并将其应用于自己的毕设、课设或大作业中。下载后请务必先查看README.md文件(如果有),仅供学习研究之用,严禁用于商业目的。
  • MATLAB系统).doc
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    本文为一篇毕业论文的设计说明书,主要介绍了基于MATLAB开发的车牌号码识别系统的详细设计方案。该系统能够高效准确地完成对各类复杂场景下车辆牌照信息的自动提取与识别,为智能交通管理和车辆监控提供了技术支持。通过运用图像处理和机器学习等技术手段,实现了从图像采集到字符识别的一整套流程优化,旨在提升车牌识别的整体性能及鲁棒性。 本段落介绍了一种基于MATLAB的汽车车牌识别系统的设计方案。该系统是现代智能交通管理系统的重要组成部分之一,有助于实现车辆管理的智能化与数字化,并有效提升交通管理的便捷性和效率性。文中详细阐述了系统的构思理念、实施方法及实验结果,并对系统性能进行了评估和分析。此系统具备较高的识别准确率和稳定性,能够为智能交通管理提供有力支持。
  • YOLOv5LPRNet实时系统项目项目).zip
    优质
    本资源为毕业设计项目,提供基于YOLOv5和LPRNet算法实现的车牌实时识别与检测系统的完整源代码及相关文档。包含详细的设计报告、实验结果分析等资料。 基于YOLOv5+LPRNet算法实现车牌实时识别检测系统源码及项目说明(毕设项目).zip是一个经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审成绩为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的课设学生和需要进行实战练习的学习者,同时也可作为课程设计、期末大作业使用。