一、课程简介

      通过学习本案例，可掌握图片数据读取、图片预处理、图片内容中的字符分割、卷积神经网络车牌识别模型构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。 汽车车牌识别技术是车辆检测系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，有着多种应用，例如自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊车辆的出入控制等等。同时，汽车车牌识别的方法还可应用到其他检测和识别领域，所以汽车车牌识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热门问题之一。
      本案例的主要分析目标如下。
      （1） 通过采集到的图片进行车牌定位，获取车牌所在位置并进行截取。
      （2）对截取的车牌位置图片进行字符分割。
      （3）构建车牌识别模型。

二、技术点

      图像平滑处理；图像形态学处理；图像梯度处理；图像轮廓；图像峰度；卷积神经网络；车牌识别。

三、建议前置课程

• TensorFlow2深度学习实战
• 计算机视觉实战