1. 本选题研究的目的及意义
随着我国经济的快速发展和城市化进程的不断加快，城市机动车保有量持续增长，停车难问题日益突出，已成为制约城市发展和影响居民出行体验的瓶颈之一。
传统的停车方式存在信息不透明、寻找车位效率低、管理混乱等问题，难以满足人们日益增长的停车需求。
在此背景下，智能停车系统应运而生，并成为解决停车难题的有效途径。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着移动互联网和智能终端的普及，智能停车领域取得了显著进展，涌现出一批智能停车APP和平台，为用户提供便捷的停车服务。
1. 国内研究现状
国内的智能停车研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解智能停车领域的研究现状、发展趋势和关键技术，为系统设计提供理论基础。
2.需求分析:通过问卷调查、访谈等方式，收集用户需求，并结合市场调研结果，进行需求分析，确定系统功能和性能指标。
3.系统设计:采用面向对象的方法，设计系统架构、数据库模型、用户界面原型等，并编写相关技术文档。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面进行创新：
1.个性化推荐算法:结合用户停车习惯和实时路况信息，开发个性化的停车位推荐算法，提高用户停车效率。
2.基于图像识别的车牌识别技术:采用深度学习算法，提高车牌识别的准确率和效率，实现无人值守停车场。
3.语音交互功能:为用户提供语音查询、导航、预约等功能，提升用户操作便捷性。
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] 孙健,徐志祥,徐浩军.基于深度学习的停车位检测与识别算法研究[J].计算机工程与应用,2022,58(13):187-195.
[2] 刘畅,张冬雪,李雪原,等.基于地磁技术的停车诱导系统设计与实现[J].传感器与微系统,2021,40(03):116-119.
[3] 陈勇,朱佳俊,朱庆.基于深度学习的停车位状态识别方法研究[J].计算机应用与软件,2021,38(03):244-248 255.
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