摘  要

 

随着科技的快速发展，我国的交通出行的方式越来越多样化，交通运输系统的管理也越来越繁杂。为了更好的管理交通道路，人工智能技术也被应用到交通管理方面，如智能设计交通路线，智能播报道路提示等，可以极大的改善道路拥堵，交通混乱等问题。随着人工智能技术的不断完善，许多识别套牌车的算法被发明出来，识别套牌车的算法一般基于的原理是同一辆车不会在很短的时间内出现在两个较远的地点。套牌车辆识别基本原理、作用过程和应用范围易于理解，适用于人工智能基础性教学。

目前，套牌车辆识别因场地、保密和设备等原因无法开设实体实验课程，特别是车辆经过卡口时的车牌数据涉及个人隐私，一般只存在于交警内部局域网。传统教学中，这部分内容以理论讲解为主，效率低、体验差，难以激发学生学习能动性。系统运用虚拟仿真手段，引导学生参与套牌车辆识别项目设计的全过程，通过数据采集、数据处理、结果反馈等过程，帮助学生体验智能交通项目设计流程和合作方式，掌握交通数据处理方式，理解套牌识别方法，探索大数据分析技能，激发学生学习兴趣，提高实践创新能力。

本系统搭建采用前后端分离的思想。前端采用Vue.js框架进行网站页面内容搭建，并采用MVVM模式。后端采用Django框架进行搭建，并采用MTV模式。并实现网页在线代码编辑器，在线地图演示，和采用卷积神经网络对车牌进行识别。系统主要包含通过编写python代码寻找可能的套牌车车牌和常现点分析等实验，帮助学生掌握套牌识别的基本原理，通过仿真模拟的实际案例使学生实践车牌识别、套牌判别、常现点分析等操作过程。突破学校教学设施的时空限制，使学生能够随时随地单独进行虚拟操作，提高实验过程的直观性和体验感。

关键词：Vue.js，MVVM，车牌识别，CNN,  Django

目录

 

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究目标和内容 2

1.4 论文章节安排 3

第二章 套牌车识别仿真模拟系统关键技术概述 4

2.1 Django框架和MTV模式 4

2.1.1 Django框架 4

2.1.2 MTV模式和ORM模型 4

2.2 Vue.js框架和MVVM模式 4

2.2.1 Vue.js框架 4

2.2.2 MVVM模式 4

2.3 卷积神经网络 5

第三章 需求分析 6

3.1 可行性分析 6

3.2 系统功能性需求分析 6

3.2.1 套牌车识别实验 6

3.2.2 常现点分析实验 6

3.2.3 车牌识别模拟 6

3.3 系统非功能性需求分析 7

第四章 系统设计 8

4.1 系统架构设计 8

4.2 总体功能模块设计 8

4.2.1 登录模块 9

4.2.2 在线python编辑器模块 9

4.2.3 在线地图模块 9

4.2.4 实验逻辑模块 9

4.2.5 车牌识别模块 10

4.3 系统数据库设计 10

4.3.1 用户信息表 10

4.3.2 车辆表 11

4.3.2 卡口表 11

第五章 系统实现 12

5.1登录界面实现 12

5.2主页界面实现 12

5.3在线地图实现 13

5.4车牌识别实现 14

5.5在线代码编辑器实现 15

5.6实验逻辑实现 16

第六章 系统测试 20

6.1 系统测试环境 20

6.2 系统功能测试 20

6.3 性能测试 21

第七章 结论 24

7.1 总结 24

7.2 未来展望 24

参考文献 25

致  谢 26