1. 技術的な説明
Python言語、TensorFlow、畳み込みニューラルネットワークCNNアルゴリズム、PyQt5インターフェース、Djangoフレームワーク、ディープラーニング
内容: トレーニング予測コード、データセット、PyQt5 インターフェイス + Django フレームワーク Web インターフェイス
2. トレーニング予測フォルダーにトレーニング コードとデータ セットがあります
3. carnum_check は Django Web バージョンです。 qt_check は QT バージョンです。
4. バージョンの説明:
TensorFlow は最新バージョン 2.11.0 を使用し、django は最新バージョン 4.1.7 を使用し、pyqt5 は最新バージョンを使用します
5. モデル: 25 回の反復で 10,000 枚以上の写真
ナンバー プレート認識システムは、モデル構築フレームワークとして機械学習ライブラリ tensorflow を使用し、CNN 畳み込みニューラル ネットワークを使用してモデルを構築し、データ セットの処理を通じてテスト セットとトレーニング セットを分割し、トレーニングされたモデルを取得します。複数回の反復を経てモデル化 パッケージングを実施し、ユーザー操作のためのWEBインターフェースシステムを開発し、最終的にユーザーがWEBページ上でナンバープレートの写真を入力すると、システムがナンバープレート情報（地域別）を表示することを実現漢字、文字、数字）をポップアップ ウィンドウの形式で表示します。同時に、ユーザーが入力した画像、予測結果、操作時間はすべてデータベースに保存され、管理者はこれらの情報をバックグラウンド管理システムで動的に確認できます。
以下では、本システムの各設計機能モジュールの実現を中心に説明します。システム環境構成、システム操作インターフェース、機能モジュール関係、システム操作フローチャートなどが含まれており、本システムの導入プロセスを詳しく紹介します。
2. 環境構築
ナンバープレート認識システムの機能設計と実装では、表示を容易にし、ユーザーに優れた視覚的な操作プラットフォームを提供するために、システムは操作プラットフォームとして WEB Web ページインターフェイスを使用し、アルゴリズム研究として jupyter Notebook を使用します。プラットホーム。開発環境構成を表1.1に示します。
表1.1 開発環境の構成情報
設定名パラメータ備考
CPUIntel(R) Core(TM) i5-8300H CPU8核
メモリ 16GB なし
メモリ 2GB なし
オペレーティングシステムWindowsWindows10のバージョン
本システムは、開発ソフトウェアとしてPycharmを使用し、プログラミング言語としてPythonを使用し、Windowsシステム上に開発環境を構築します。このシステムで主に使用される Python サードパーティ パッケージ情報: tensorflow はバージョン 2.8.0、Django はバージョン 4.0 です。
3. システムのメインインターフェイス
ナンバープレート認識システムのメインインターフェイスは、システム説明ホームページ、ユーザー入力画像検出ページ、管理背景情報管理ページの 3 つに分かれています。
Django アプリケーションを起動して、Web ページを開き、「127.0.0.1:8000」と入力して、システム説明のホームページに入ります。システム説明のホームページを図 2.1 に示します。
図 2.1 システムのホームページ
システムのホームページでは、HTML 言語を使用してページの骨格を構築し、CSS 言語を使用してページのスタイルを調整し、システムの主な導入機能が表示されます。システムの概要等を利用者に提供します。システム ホームページのindex.html ファイルは、テンプレートのフロントエンド フォルダーにあります。
ユーザーが画像を入力してアップロードして画像情報を予測できるようにするために、このシステムでは検出ページが設計されています。ページの画像を図 2.2 に示します。
図3.2 バックエンドイベント処理のフローチャート
バックエンド処理ビューには、index メソッド、check メソッド、upload_img メソッド、および check_img メソッドという 4 つのメソッド クラスが定義されています。Index メソッドは、ユーザーがホームページをクリックしたときにホームページ ページ イベントをレンダリングする役割を果たし、check メソッドはユーザーが検出ページをクリックしたときに検出ページ イベントをレンダリングする役割を担い、upload_img メソッドはナンバー プレート画像をアップロードする役割を担います。このメソッドの主な実装手順は次のとおりです: 1. ユーザーは、[画像のアップロード] ボタンをクリックし、画像を選択して、[アップロード] をクリックします。2. JavaScriptでアップロードイベントをトリガーする ユーザーがアップロードしたボタンIDを取得することで、ユーザーがアップロードした画像を抽出してオブジェクト化し、変数に保存します。3. バックエンドへの POST リクエストを開始し、イメージ変数情報を送信します。4. バックエンドは、 などのメソッドを呼び出して画像情報をメディア フォルダーに保存し、画像の URL 情報を返します。5. フロントエンドは画像の URL 情報を受信すると、デフォルトの画像の IMG タグ属性を変更して表示します。画像アップロードのフローチャートを以下の図 3.3 に示します。
5. アルゴリズムモジュールの実現
このモジュールは主に、ナンバー プレート認識システムのモデル トレーニング部分を実装します。データセットの処理、ネットワークモデルの構築、反復トレーニングなどの段階を経て、最終的に正確な予測モデルが得られます。その全体的なフローチャートを図 4.1 に示します。
図 4.1 アルゴリズムモジュールの全体フローチャート
優れたモデルには、まず優れたデータ セットが必要です。このシステムは、13675 枚の写真を含むオープン ソースのナンバー プレート データ セットを使用します。図 4.2 は、jupyter Notebook で表示される画像情報の一部です。図 4.3 に示すように、本機にダウンロードされたデータセットの一部の図です。
最後の図 4.10 から、25 ラウンドのトレーニング後、予測精度が最初のラウンドの 0.06 から 0.57 に増加し、精度が 100 倍向上したことがわかります。モデルには一定の実用性があります。次に、図 4.11 に示すように、モデルの学習中に ACC 曲線と Loss 曲線を描画します。
図 4.11 トレーニング中の ACC および LOSS 曲線
最後に、図 4.12 に示すように、トレーニング モデルを H5 モデルとして保存し、予測用の画像をカスタマイズします。
その他の検討項目:
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Flask + LSTM 映画ダブルレコメンデーションアルゴリズム + クローラー + 可視化システム (ディープラーニング)
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2023 ナンバープレート認識システム (Django フレームワーク + 畳み込みニューラル ネットワーク CNN + PyQt5 インターフェイス)
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