本课题利用 CCPD 数据及自生成的高清车牌数据，基于加入注意力机制以及轻型卷积改良的 YOLO 目标检测算法检测车牌，同时利用自定义的 ResNet+Transformer 网络构成字符识别算法用于识别检测出的车牌内容信息。所设计的模型提升了平均精度（mAP）值，降低了计算复杂度和模型体积。此外，本课题开发了一款基于 Gradio 框架搭建的 BS 结构车牌识别系统，能实现 Web 端与移动端界面自适应，完美适配不同设备屏幕。
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