采用 YOLO 完成车牌定位、CNN 完成字符识别，支持图片与视频流输入，输出识别结果并入库，是热门的深度学习毕设选题。
功能模块
- 车牌区域检测与定位（YOLO）
- 字符分割与识别（CNN）
- 图片/视频流批量识别
- 识别记录入库与查询统计
技术栈
Python + PyTorch + OpenCV，检测使用 YOLO，识别使用 CNN，后端 Flask 提供 Web 演示。
系统角色
- 管理员：模型与记录管理
- 操作员：上传识别
适用专业
人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程。可作为本科毕业设计、课程设计或实训项目选题。
交付内容
- 完整可运行源码（含数据库建表与示例数据脚本）
- 本地部署与运行说明文档（图文步骤）
- 核心功能演示截图，关键模块代码注释
- 购买后提供基础的安装答疑协助
说明：本条目为示例数据，封面与截图均为本地占位 SVG，正式上架内容请在管理后台编辑替换。源码仅供学习与个人项目参考。
