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）的关键技术之一，对交通管理、安全监控和社会治安等方面具有重要意义。
近年来，随着深度学习等技术的快速发展，车牌识别技术取得了显著进步，但在实际应用中仍面临着一些挑战，如复杂环境下的识别精度、识别效率等问题。
本选题旨在深入研究车牌识别技术，探讨其在复杂环境下的应用，并开发高效、稳定的车牌识别系统，以期为智能交通和智慧城市建设提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术自20世纪80年代兴起以来，一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，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
国内学者在车牌识别领域展开了广泛的研究，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
本选题主要研究内容包括以下几个方面:1.深入研究车牌识别技术的原理和方法，分析其在复杂环境下的局限性和挑战，为后续研究奠定理论基础。
2.研究复杂环境下车牌定位的关键技术，包括光照变化、遮挡、角度变化等因素对车牌定位精度的影响，并提出相应的解决方案。
3.研究高效的车牌字符分割算法，提高字符分割的精度和效率，为后续的字符识别提供可靠的输入。
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，具体步骤如下：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研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段：针对复杂环境下的车牌识别问题，设计高效的车牌定位、字符分割和字符识别算法，并进行仿真实验验证算法的有效性。
3.系统设计与实现阶段：基于所设计的算法，开发一个完整的车牌识别系统，包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等模块。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对复杂环境下的车牌识别问题，提出一种基于深度学习的车牌定位方法，提高车牌定位的精度和鲁棒性。
2.提出一种高效的车牌字符分割算法，结合传统图像处理方法和深度学习技术，提高字符分割的精度和效率。
3.设计并实现一个基于深度学习的车牌识别系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证系统的有效性和实用性。
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.赵永强,李琳,王超.复杂环境下的车牌识别技术研究综述[J].智能计算机与应用,2022,12(01):167-172.
2.张华,朱华,王松,等.基于深度学习的车牌识别算法研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(11):49-66.
3.张伟,彭天强,刘晓东,等.复杂场景下车牌识别技术研究进展[J].信号处理,2020,36(09):1619-1631.
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