春风和煦

一. 立项背景和目标 本项目为深度学习的期末作业，目标是构建一套基于计算机视觉技术的智能停车场收费系统。通过利用深度学习算法实现车牌的自动识别，结合智能计费逻辑，实现停车场无人值守化管理。系统能够自动记录车辆入场和出场时间，实时识别车牌号码，并根据预设费率自动计算停车费用。这不仅能够大幅降低人工成本，提高收费准确性，还能为停车场管理者提供详细的数据统计和历史记录查询功能，有效提升停车场运营效率和服务质量。 二. 软件功能和核心功能模块 1. 车牌识别模块 - 集成YOLO深度学习模型进行车牌区域检测 - 使用PaddleOCR进行车牌文字识别 - 支持多种车牌类型（蓝牌、黄牌、新能源牌、军牌、武警牌） - 车牌规范化处理，去除识别干扰字符 2. 智能计费系统 - 支持自定义费率设置（元/小时） - 提供免费停车时长配置 - 多种计费取整方式：向上取整、向下取整、精确计算 - 支持最低消费设置 3. 车辆管理系统 - 自动记录车辆入场时间 - 自动计算停车时长和费用 - 维护在场车辆列表 - 生成完整停车记录 4. 视频监控模块 - 支持多路摄像头接入（USB摄像头、网络摄像头） - 支持视频文件和图片测试 - 实时视频流显示 - 可配置识别区域（ROI） 5. 配置管理系统 - 系统参数可视化配置 - 配置保存和加载 - 默认配置恢复 三. 业务流程和功能路径 基本业务流程： 车辆入场流程： 摄像头捕获视频 → YOLO检测车牌区域 → PaddleOCR识别车牌 → 验证车牌有效性 → 记录入场信息 → 显示入场结果 车辆出场流程： 摄像头捕获视频 → YOLO检测车牌区域 → PaddleOCR识别车牌 → 验证车牌有效性 → 查询入场记录 → 计算停车时长和费用 → 记录出场信息 → 显示收费信息 系统使用路径： 1. 启动系统 → 进入主界面 2. 配置设置 → 设置YOLO模型路径、费率和参数 3. 启动监控 → 选择视频源 → 开始实时监控 4. 车牌识别 → 自动检测车牌 → 显示识别结果 5. 车辆入场/出场 → 手动或自动模式操作 6. 查看记录 → 历史记录管理 → 导出或查询