张小明
前端开发工程师
（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码)
如今智能交通系统中的车牌识别技术被广泛使用，在交通管制、监控安防、智能泊车等方面都有着良好的应用前景。但是传统车牌识别方法在光照不均、遮挡、模糊等复杂环境下的检测精度和字符识别准确度都存在着较大提升空间。所以本次毕业设计采用深度学习方法，基于YOLOv8模型设计了一套智能车牌识别系统，旨在解决车牌检测和车牌字符识别过程中的难题。最终实验结果表明，本系统在车牌检测中的mAP达到了96.12%，在复杂环境下有着较强的鲁棒性，并且实时性也好。本次毕业设计在理论价值上充分验证了YOLOv8在车牌检测和字符识别任务中高效准确的处理能力，在实践价值上为智能交通系统相关应用提供了技术支撑，为未来智能交通系统的智能化和自动化发展提供了一定的参考意义。
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