摘要

随着城市化进程加快和汽车保有量激增，传统停车场管理系统的效率低下问题日益突出。人工记录车牌信息不仅耗时耗力，还容易因人为因素导致数据错误。智能停车场管理系统通过自动化技术能够显著提升车辆进出效率，减少拥堵，同时为停车场运营方提供精准的数据支持。车牌识别技术作为智能停车系统的核心模块，其准确性和实时性直接影响用户体验。基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为研究热点，尤其是结合卷积神经网络（CNN）和YOLO目标检测算法，能够高效处理复杂环境下的车牌定位与字符识别任务。

本研究提出一种基于Python+CNN+YOLO的车牌识别停车场管理系统，集成深度学习模型与软件工程实践，实现高精度车牌检测与识别。系统采用YOLOv5进行车牌定位，结合改进的CNN模型完成字符分割与识别，支持多场景光照和角度变化。系统功能包括实时车牌识别、车辆进出记录、停车费计算及数据可视化分析。数据集涵盖多种车牌类型、光照条件和遮挡情况，通过数据增强提升模型鲁棒性。实验表明，系统识别准确率达到98%以上，显著优于传统方法，为智能停车场管理提供了一种高效解决方案。

数据表

引导性段落

车牌识别记录表：存储车辆进出时的车牌识别结果及相关信息，识别时间通过系统函数自动生成，record_id为主键，记录车牌数据及关联属性，结构如表3-1所示。

引导性段落

停车费用明细表：记录车辆停车时长及费用计算信息，fee_id为主键，关联车牌识别记录，结构如表3-2所示。

引导性段落

用户管理表：存储停车场注册用户信息，user_id为主键，支持权限管理与数据查询，结构如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我【2025最新】基于Python+CNN的车牌识别停车场管理系统识别系统源码+YOLO+完整数据集（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！