1. 本选题研究的目的及意义
随着社会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，交通管理面临着越来越大的压力。
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通管理、安全监控、停车管理等领域发挥着越来越重要的作用。
本选题以图像识别技术为基础，研究车牌识别技术，具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术的研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已经取得了长足的进步。
1. 国内研究现状
国内的车牌识别技术研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将重点研究基于图像识别的车牌识别技术，包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键技术，并设计和实现一个基于图像识别的车牌识别系统。
具体内容如下：1.图像预处理：针对采集到的车牌图像，进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量，为后续处理奠定基础。
2.车牌定位：利用车牌的纹理、颜色、边缘等特征，采用合适的算法对车牌区域进行准确定位。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计阶段：根据研究目标和内容，设计车牌识别系统的总体框架和功能模块，确定关键技术路线和算法方案。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面进行创新：1.融合多种特征的车牌定位方法：针对传统车牌定位方法在复杂环境下鲁棒性较差的问题，本研究将尝试融合多种特征，如颜色、纹理、边缘等，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
2.基于深度学习的字符识别方法：针对传统字符识别方法对字符变形、遮挡等情况敏感的问题，本研究将尝试采用基于深度学习的字符识别方法，提高字符识别的准确率。
3.构建面向特定场景的车牌识别系统：针对不同应用场景的特点，如停车场、高速公路等，本研究将尝试构建面向特定场景的车牌识别系统，优化系统参数和算法，提高系统的实用性和效率。
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.赵永强,庄镇泉,郭立.基于改进YOLOv5的小目标车牌识别[J].电子技术应用,2023,49(01):120-126.
2.张帆,叶茂,王佳琪,等.复杂环境下基于深度学习的车牌识别[J].计算机应用研究,2023,40(01):271-275.
3.王晓,李波,赵晓龙,等.基于改进YOLOv5s的自然场景下车牌识别方法[J].计算机工程与应用,2022,58(23):185-192.
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