1. 本选题研究的目的及意义
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续增长，随之而来的交通管理压力也越来越大。
车牌识别系统作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，在交通管理、安全监控、停车场管理等领域发挥着越来越重要的作用。
车牌识别系统能够自动识别车辆的车牌号码，并将识别结果转换为数字信号，为后续的车辆管理、信息统计等提供依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术的研究已经历了较长时间的发展，从早期的基于模板匹配的方法到现今的基于深度学习的方法，技术不断革新，识别率也不断提高。
国内外学者在车牌识别领域进行了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、算法设计、软件编程、硬件调试和实验测试等多种方法，逐步完成系统的研究和设计工作。
具体步骤如下：
1.理论学习和文献调研:深入学习车牌识别技术、图像处理技术、嵌入式系统开发等相关理论知识，查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的最新研究进展和发展趋势，为课题研究奠定理论基础。
2.系统需求分析与方案设计:对车牌识别系统的功能需求、性能指标、应用环境等进行分析，确定系统的总体架构、硬件平台和软件平台，并设计系统的硬件电路和软件流程。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法优化:针对传统车牌识别算法在复杂环境下识别率低、鲁棒性差等问题，本课题将研究和设计更加高效、鲁棒的车牌定位和字符分割算法，以提高系统的识别精度和抗干扰能力。
2.深度学习应用:尝试将深度学习技术应用于车牌识别系统中，例如使用卷积神经网络进行字符识别，以进一步提高系统的识别精度和鲁棒性。
3.低功耗设计:针对车牌识别系统需要长时间工作的特点，本课题将采用低功耗设计方法，降低系统的功耗，延长系统的工作时间。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 谢贺.基于STM32的车牌识别系统设计与实现[D].西安科技大学,2020.
[2] 徐立松.基于STM32的嵌入式车牌识别系统设计[J].电子技术与软件工程,2022(02):88-91.
[3] 袁野.基于STM32的车牌识别系统设计[J].电子技术与软件工程,2021(23):107-111.
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