基于YOLOv4和DeepSORT的车牌识别与跟踪系统

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1. 项目简介

本项目旨在开发一个基于深度学习的自动车牌识别（Automatic License Plate Recognition, ALPR）系统，以实现对车辆牌照的实时检测、识别和追踪。自动车牌识别技术广泛应用于智慧交通、停车管理、电子收费和执法监控等领域，可以帮助实现交通流量的智能管理和车辆信息的高效采集。本项目采用了YOLOv4（You Only Look Once, 第四版）模型用于车牌的高效检测，并集成了DeepSORT算法来实现车辆的多目标跟踪，以保证在复杂交通场景中能够稳定地追踪每辆车。为了进一步提升系统的精度和完整性，项目还结合了多个光学字符识别（OCR）模型对检测到的车牌区域进行字符识别，从而准确解析车牌号。该系统通过深度学习模型的多阶段处理，能够在动态视频流或静态图像中实现对车辆信息的精准识别。综合来说，本项目展示了如何通过组合不同的深度学习技术来构建一个功能完整的车牌识别与跟踪系统，可作为智慧交通领域的参考实现方案。

2.技术创新点摘要

该项目在传统车牌识别系统的基础上进行了多项技术创新，主要体现在深度学习模型的融合与多模块系统的集成优化。