车牌识别技术在智能交通系统中具有重要应用，但现有技术在复杂环境下的鲁棒性和实时性仍存在问题。
本研究旨在通过引入基于深度学习的改进方法，提高车牌识别系统的准确率和鲁棒性，推动智能交通系统的发展。
基于深度学习的车牌识别
国内研究，基于深度学习的车牌识别
介绍深度学习的基本概念，深度学习在计算机视觉的应用，
深度学习与传统机器学习在各方面的区别对比
详细讲解卷积神经网络的组成和工作原理，包括卷积层、池化层和激活函数等内容。
回顾YOLO系列模型的发展历程，简要介绍各版本的特点和改进之处。
详细介绍YOLOv10的网络结构和工作机制，为后续改进提供基础。
介绍CBAM注意力机制的工作原理及其在提高车牌识别精度方面的应用。
详细介绍LPDnet网络结构的设计思路及其在提高车牌识别效率方面的应用。
描述将CBAM和LPDnet结合到YOLOv10模型中的具体步骤和方法，CBAM是加入到YOLOv10的骨干网络（backbone），LPDnet是加入到模型的头部（head)
介绍用于实验的数据集来源和特点,数据来自CCPD中国车牌数据集，包括CCPD19（蓝牌）的一部分和CCPD20（新能源绿牌）的一部分，数据集标注的时候把蓝色车牌标为0，绿色车牌标为1，
描述实验所用的软硬件环境配置。
展示实验结果，包括不同条件下的识别准确率和运行时间等指标，主要是原有的基础YOLO v10模型和YOLO v10—CBAM-LPDnet模型的对比，比较结果有验证图混淆矩阵，归一化混淆矩阵，以及精确度和召回率等随置信度变化的曲线
分析实验结果，讨论改进方法的效果和局限性。
描述车牌识别系统的整体架构设计，包括各个模块的功能和交互方式。
详细介绍系统界面的设计理念和用户交互界面的具体实现。，使用PyQt5设计用户界面，支持图片和视频两种输入模式。 可识别恶劣天气下、蓝色/黄色/新能源绿色、同一图片内多个车牌 使用PyQt5设计用户界面，支持图片和视频两种输入模式。 可识别恶劣天气下、蓝色/黄色/新能源绿色、同一图片内多个车牌，是使用opencv2识别视频帧，用YOLOv10 模型进行识别检测
展示系统实现的具体细节，并提供演示视频或截图。使用PyQt5设计用户界面，支持图片和视频两种输入模式。 可识别恶劣天气下、蓝色/黄色/新能源绿色、同一图片内多个车牌 系统能够快速响应用户输入，实时输出车牌检测和识别结果。
总结本研究的主要成果和贡献。
指出本研究存在的不足和未来可能的研究方向。