项目内容：在pycharm环境下开发一个车牌定位识别系统工作内容：CSDN、知网上查找各种相关文献；Github、bilibili上查找各种相关项目；pycharm下配置相关环境如tensorflow和pytorch；学习理解传统算法处理下的各种图像识别处理技术，包括图像的灰度处理、图像的二值化、图像的滤波降噪、图像的边缘检测、图像的漫水填充等；学习pytorch下的数据处理、网络搭建、参数调优等；学习CNN的输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层的设计以及卷积核大小、卷积核滑动步长、填充值数量、学习率大小等的调整；目标检测模型YOLOv5在车牌识别上的使用；系统界面的布局设计，设计了一个可以开启摄像头的按钮，建立mysql数据库存储学校车辆数据，基于YOLOv5的快速识别模拟了一个学校正门对于车辆出入的门禁系统（若抓拍到的车辆车牌存在于收集的数据库内则算登记车辆，否则算未登记车辆）。