1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展，汽车保有量逐年攀升，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，在交通流量监测、车辆监控、停车场管理等领域发挥着至关重要的作用。
车牌识别技术的研究与应用对于提高交通管理效率、保障交通安全、促进智慧城市建设具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向，近年来得到了国内外学者的广泛关注和深入研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车牌识别领域展开了大量的研究工作，并在车牌定位、字符分割、字符识别等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题研究的主要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，研究有效的图像预处理方法，包括图像灰度化、增强、去噪等，提高图像质量，为后续处理奠定基础。
a.图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量，方便后续处理。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、软件开发和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研：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，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现：a.车牌图像预处理算法：研究图像灰度化、增强、去噪等预处理算法，并使用MATLAB进行编程实现。
b.车牌定位算法：研究基于边缘检测、颜色特征、形态学处理等方法的车牌定位算法，并使用MATLAB进行编程实现。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.高效的车牌定位算法：针对复杂背景下车牌定位困难的问题，研究基于深度学习的车牌定位算法，提高定位精度和效率。
2.鲁棒的车牌字符分割算法：针对车牌字符粘连、断裂等问题，研究基于形态学操作和深度学习的车牌字符分割算法，提高分割的鲁棒性。
3.高精度的车牌字符识别算法：针对字符变形、噪声干扰等问题，研究基于深度学习的车牌字符识别算法，提高识别的精度和鲁棒性。
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]赵爽,李天伟,王超,等. 基于深度学习的车牌识别算法综述[J]. 计算机工程与应用,2021,57(15):1-13.
[2]刘思远,李亚峰,黄爽. 基于改进YOLOv3算法的车牌定位方法[J]. 计算机工程与应用,2021,57(01):202-208.
[3]周航,张强,张永强,等. 基于改进YOLOv3与DenseNet网络的车牌识别方法[J]. 计算机应用,2020,40(12):3487-3494.
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