1. 本选题研究的目的及意义
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）中的关键技术之一，近年来受到越来越多的关注。
在交通管理、治安监控、停车场管理等领域，车牌识别技术都有着广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术是一个跨学科的研究领域，涉及计算机视觉、图像处理、模式识别等多个学科。
近年来，随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，车牌识别技术取得了显著的进步。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究基于数字图像处理技术的车辆牌照识别系统，重点研究车牌定位、字符分割和字符识别算法，并最终实现一个完整的车牌识别系统。
1.车牌定位:研究高效、鲁棒的车牌定位算法，能够在复杂背景下准确地定位车牌区域。
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、软件开发、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的发展现状、研究热点和难点，为本课题的研究提供理论基础。
2.需求分析与系统设计:分析车牌识别系统的功能需求和性能需求，设计系统的总体架构、模块划分以及各模块之间的接口关系。
3.算法研究与实现:研究车牌定位、字符分割和字符识别算法，并使用MATLAB、Python等编程语言实现算法。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新研究：
1.改进的车牌定位算法:针对传统车牌定位算法在复杂环境下鲁棒性较差的问题，本课题将研究基于深度学习的车牌定位算法，以提高算法的准确性和鲁棒性。
2.高效的字符分割方法:针对字符粘连、断裂等问题，本课题将研究基于形态学操作和连通域分析的字符分割方法，以提高字符分割的准确率和效率。
3.基于深度学习的字符识别:针对传统字符识别算法对字符变形、噪声等干扰因素敏感的问题，本课题将研究基于深度学习的字符识别算法，以提高字符识别的准确率。
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. 赵启航,张强,杜欣.基于改进YOLOv3的自然场景下车牌识别[J].计算机工程与应用,2021,57(14):188-194.
2. 郭玉婷,王向磊,段玉涛.基于改进YOLOv5s模型的车牌识别算法[J].计算机工程与设计,2022,43(09):2584-2591.
3. 邓丽华,马文静,郭晓峰.复杂背景下基于深度学习的车牌识别[J].计算机技术与发展,2022,32(04):157-161.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
