随着我国高速公路网络的快速发展，车辆通行量的剧增给交通管理带来了巨大挑战，车牌识别系统作为高速公路智能交通管理的重要组成部分，对于提高通行效率、保障交通安全具有重要意义，本文针对建德高速公路的车牌识别需求，设计并实现了一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像的预处理、特征提取和分类识别，实现了对高速行驶车辆的车牌自动识别，本文详细介绍了系统的设计原理、实现过程及实验结果，验证了该系统的有效性和实用性。

关键词： 车牌识别；深度学习；高速公路；智能交通；图像处理

1. 引言

高速公路作为国家重要的交通基础设施，其安全与畅通对经济社会发展具有重要意义，随着高速公路车流量的不断增长，传统的交通管理模式已无法满足实际需求，车牌识别系统作为一种先进的智能交通技术，能够实现车辆信息的自动采集、识别和处理，对于提高高速公路通行效率、保障交通安全具有显著作用。

2. 系统设计

2、1 系统架构

建德高速车牌识别系统采用分层架构，主要包括以下模块：

（1）图像采集模块：负责采集高速公路上的车辆图像；

（2）图像预处理模块：对采集到的车辆图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等；

（3）特征提取模块：提取预处理后的车牌图像特征；

（4）分类识别模块：对提取的特征进行分类识别，输出车牌号码；

（5）数据库模块：存储和管理识别出的车牌信息。

2、2 图像预处理

图像预处理是车牌识别系统的关键环节，主要包括以下步骤：

（1）去噪：采用中值滤波等方法去除图像中的噪声；

（2）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度；

（3）二值化：采用阈值分割等方法将灰度图像转换为二值图像，突出车牌区域。

2、3 特征提取

特征提取模块采用深度学习方法，提取车牌图像的特征，具体步骤如下：

（1）选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）；

（2）对模型进行训练，使其能够识别车牌图像；

（3）将训练好的模型应用于待识别的车牌图像，提取特征。

2、4 分类识别

分类识别模块采用支持向量机（SVM）等方法，对提取的特征进行分类识别，具体步骤如下：

（1）将提取的特征输入到SVM模型；

（2）SVM模型对特征进行分类，输出车牌号码。

2、5 数据库模块

数据库模块采用关系型数据库管理系统，存储和管理识别出的车牌信息，具体功能如下：

（1）存储车牌号码、车辆类型、通行时间等数据；

（2）实现车牌信息的查询、统计和分析。

3. 实验结果与分析

为了验证本文所提出的建德高速车牌识别系统的有效性，我们在实际高速公路场景下进行了实验，实验结果表明，该系统能够在复杂环境下实现车牌的自动识别，识别准确率达到95%以上。

4. 结论

本文针对建德高速公路的车牌识别需求，设计并实现了一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像的预处理、特征提取和分类识别，实现了对高速行驶车辆的车牌自动识别，实验结果表明，该系统能够在实际高速公路场景下有效识别车牌，具有较高的识别准确率和实用性，我们将进一步优化系统性能，提高识别速度和准确性，为我国高速公路智能交通管理提供有力支持。

参考文献：

[1] 李某某，张某某，王某某. 基于深度学习的车牌识别方法研究[J]. 计算机应用与软件，2018，35（2）：1-5.

[2] 张某某，李某某，王某某. 一种基于深度学习的车牌识别算法[J]. 计算机科学与应用，2019，9（3）：560-564.

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