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1. 研究目的与意义（文献综述）
1、目的及意义
随着我国经济的持续增长，机动车作为重要的交通工具其数量也在快速增长。然而受限于道路、停车场等附加设施的建设速度，庞大的汽车总量在大中小型城市均导致了严重的交通拥堵和交通事故。而造成的原因很大部分在于车辆在停车场、高速公路、桥梁等进出口停滞时间过长，车辆无法快速通过。
因此发展车牌识别系统来减轻交通问题就很必要。车牌识别技术的主要工作是对车牌图像进行处理自动快速得识别出车牌信息。该技术综合运用模式识别、图像识别、机器学习等技术实现车牌的识别的自动化，具有理论研究意义。车牌识别系统用途广泛，包括智能交通电子警察、高速公路、停车场收费等。它能对车辆出入自动化进行管理，使得其通过时间大大减少，提高道路中处理车辆的效率。对减轻交通拥堵问题，节省人力资源具有重要帮助。研究此技术具有重要的现实意义。
2. 研究的基本内容与方案
3、基本内容和技术方案
本文主要研究车牌识别系统，该系统包括信息采集、图片处理、信息存储三个模块。其中信息采集利用摄像头来拍摄图片和获取图片数据。图片处理则要用到opencv(Open Source Computer Vision Library)中的函数来处理图片。该模块宝库：视频目标检测，图像预处理、车牌定位，字符分割和字符识别。信息存储模块主要编写便于用户使用的客户端，显示、存储得到的车牌信息。
技术方案如下。在图片采集阶段使用开源项目mjpg-stream，它不仅能调用摄像头拍摄照片还可以作为服务器发送图片数据，所以可直接使用它作为服务器发送给客户端相应数据。
3. 研究计划与安排
1月03日 —1月11日 选题，做准备；
1月19日 —2月18日 查阅文献资料，完成开题报告；
2月19日 —2月28日 完成外文翻译，了解技术背景；
4. 参考文献（12篇以上）
[1].李文举. 智能交通中图像处理技术应用的研究[D].大连：大连海事大学,2005.
[2].王洪建.基于HSV颜色空间的一种车牌定位和分割方法[J].仪器仪表学报,2005(S2):371-373.
[3].沈勇武,章专.基于特征颜色边缘检测的车牌定位方法[J].仪器仪表学报,2008,29(12):2673-2677.
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