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，交通管理压力日益增大。
车牌识别作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通管理、治安监控、停车场管理等领域发挥着重要作用，因此对其进行深入研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术发展至今，国内外学者对其进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内对于车牌识别技术的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.车牌图像预处理：针对车牌图像的特点，研究图像灰度化、去噪、边缘增强等预处理方法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。
2.车牌定位：研究基于形态学、颜色特征、边缘检测等方法的车牌定位算法，实现复杂背景下车牌区域的准确提取。
3.字符分割：研究基于投影、连通域分析等方法的字符分割算法，将车牌区域分割成单个字符，为字符识别做准备。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段：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，为课题研究奠定理论基础。
2.算法设计与实现阶段：-研究车牌图像预处理方法，设计图像灰度化、去噪、边缘增强等算法，并进行实验验证。
-研究车牌定位算法，设计基于形态学、颜色特征、边缘检测等方法的车牌定位算法，通过实验比较不同算法的性能，选择最优算法。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的字符识别算法研究：针对传统字符识别算法在复杂环境下识别精度不高的问题，本课题将研究基于深度学习的字符识别算法，利用深度学习强大的特征学习能力，提高字符识别的精度和鲁棒性。
2.多特征融合的车牌定位算法研究：针对单一特征的车牌定位算法在复杂环境下鲁棒性较差的问题，本课题将研究基于多特征融合的车牌定位算法，例如颜色特征、纹理特征、边缘特征等，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
3.高效的车牌识别系统实现：本课题将开发一套高效的车牌识别系统，优化系统架构和算法，提高系统的识别速度和实时性，使其能够满足实际应用的需求。
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，刘萌. 基于改进YOLOv5的小目标车牌检测算法[J]. 计算机应用研究, 2023, 40(1): 246-251.
[2] 周欣, 王荣本, 姜文涛, 等. 基于改进YOLOv5s的自然场景下车牌识别[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(15): 185-191.
[3] 蔡锐, 谢佳, 冯宇. 基于改进YOLOv5和DenseNet融合的交通流车牌识别[J]. 计算机应用, 2022, 42(S1): 303-308.
