复杂场景车牌识别算法设计与实现
摘要
车牌识别是智能交通系统的核心技术之一，然而在复杂场景下，光照不均、倾斜变形、运动模糊、遮挡等因素严重制约了识别精度。本文针对上述问题，设计并实现了一套基于深度学习的端到端车牌识别系统，采用级联检测-矫正-识别架构。系统以YOLOv8作为车牌检测模块，在CCPD数据集上检测准确率达到98.9%；引入关键点检测与透视变换实现车牌倾斜矫正，使倾斜车牌检测准确率从62%提升至89%；以LPRNet作为字符识别模块，在复杂场景下字符识别准确率达98.56%。本文提供了完整的代码实现、详细的算法解释以及系统部署方案，实验结果表明所提方法在复杂环境中具有优异的鲁棒性与实时性。
关键词：车牌识别；深度学习；YOLOv8；LPRNet；透视变换；复杂场景
一、引言
1.1 研究背景与意义
随着智慧城市和智能交通系统的快速发展，车牌识别技术已成为车辆管理、电子收费、安防监控等场景的核心模块。在智慧城市建设中，数以万计的监控摄像头需要实时处理海量车辆图像，车牌识别系统的准确性与实时性直接影响系统效能。
传统车牌识别方法依赖手工特征提取（如HOG、SIFT）与模板匹配，在光照良好、车牌端正的理想条件下尚可取得一定效果，但在复杂实际场景中性能显著下降。根据CCPD数据集的统计，超过35%的车牌图像存在不同程度的模糊、倾斜或光照问题，这些“难样本”直接导致识别率下降20至40个百分点。典型挑战场景包括：
- 动态模糊
