摘要
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大突破，并在车牌识别系统中得到了广泛应用。
车牌目标检测作为车牌识别系统的关键环节，其准确性和效率对整个系统的性能至关重要。
本文针对车牌目标检测技术，深入研究了基于深度学习的车牌目标检测模型的设计与实现方法。
首先，对传统车牌目标检测方法和深度学习车牌目标检测方法进行了概述，并介绍了常用的车牌目标检测数据集和评价指标。
其次，针对当前深度学习车牌目标检测模型的现状，分析了主流目标检测模型的优缺点，并选择了适合车牌目标检测任务的深度学习模型。
接着，对所选模型进行了训练和优化，并采用多种评估指标对模型性能进行了全面评估。
最后，设计并实现了基于深度学习的车牌目标检测系统，并对系统进行了性能测试和评估。
实验结果表明，该系统能够有效地检测出图像中的车牌，具有较高的准确率和鲁棒性，可满足实际应用需求。
关键词：车牌目标检测，深度学习，目标检测模型，车牌识别，系统实现
#1.1车牌识别技术概述
车牌识别技术是指利用计算机视觉技术对车辆牌照进行识别和提取信息的系统。
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