目录

一、项目背景

二、项目介绍

三、功能模块展示

1. 系统首页

2. 实时监控模块

3. 图片 / 视频识别模块

4. 识别记录管理模块

5. 白名单 / 黑名单管理模块

6. 设备管理与数据统计模块

四、项目亮点

五、总结

一、项目背景

车牌识别一直是计算机视觉和深度学习方向中比较经典的应用场景。很多项目通常只停留在模型推理阶段，例如完成图片识别或简单的视频识别，但如果想进一步提升项目完整度，仅有识别结果展示往往还不够。

因此，本项目尝试将车牌检测识别、桌面端界面开发与本地数据库管理结合起来，构建一套完整的中文车牌识别管理系统。系统不仅支持车牌识别，还加入了实时监控、识别记录管理、车辆名单管理、设备信息展示和数据统计分析等模块，使整个项目更接近完整的软件系统形态。

二、项目介绍

本项目基于 Python 开发，主要使用了 PyTorch、YOLO、PySide6、SQLite 和 OpenCV 等技术，构建了一套中文化车牌识别桌面端系统。整体上，它不只是一个“能识别车牌”的程序，而是一套兼顾识别功能、界面交互和数据管理的软件平台。

系统主要实现了以下功能：

• 支持图片识别、视频识别和摄像头实时识别

• 支持车牌检测与识别结果展示

• 支持中文桌面端界面交互

• 支持识别记录本地存储与查询管理

• 支持白名单与黑名单管理

• 支持设备信息展示与数据统计分析

三、功能模块展示

1. 系统首页

系统首页用于展示整个平台的整体运行状态，包括识别总量、车辆分类信息、设备状态和最近识别动态等内容，整体界面更偏向正式软件平台风格。

2. 实时监控模块

实时监控模块支持摄像头画面或视频流输入，能够在界面中实时展示车辆画面和识别结果，更贴近校园门岗、小区出入口、园区车辆管理和停车场等实际场景。

3. 图片 / 视频识别模块

系统支持导入本地图片或视频文件进行识别，便于测试不同样本，也更适合在答辩和项目演示中展示识别效果。

4. 识别记录管理模块

系统会将识别结果保存到本地数据库中，支持后续查询、筛选和管理，使项目具备更完整的数据管理能力。

5. 白名单 / 黑名单管理模块

通过车辆名单管理功能，可以模拟不同场景中的车辆权限分类，使系统更具有实际业务逻辑。

6. 系统参数设置

系统可以灵活选用CPU或GPU进行车牌识别。

详细操作可以见视频链接大学生也能手搓出来的🚗车牌识别管理系统_哔哩哔哩_bilibili。

四、项目亮点

本项目的主要亮点包括：

1. 不仅实现了车牌识别，还进一步构建了完整的桌面端管理系统

2. 采用中文化界面设计，更适合课程设计、毕业设计和项目展示

3. 支持图片、视频、摄像头等多种输入方式

4. 结合 SQLite 实现识别记录管理与本地数据存储

5. 在功能设计上更贴近校园、园区、小区和停车场等场景需求

五、总结

总体来说，这个项目的重点并不只是完成车牌检测与识别，而是尝试将深度学习模型能力、图形化交互界面和数据管理模块整合起来，形成一套更完整的软件系统。

通过这次实践，不仅完成了车牌识别相关功能，也进一步理解了如何将“模型演示”拓展为“系统实现”。后续如果继续完善，还可以加入报表导出、通道状态管理、权限控制等功能，使系统更加完整。