1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和交通管理的日益智能化，车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通流量监控、车辆违章抓拍、停车场管理等领域发挥着越来越重要的作用，具有重要的研究意义和应用价值。
车牌识别技术旨在利用计算机视觉和图像处理技术，从图像或视频中自动识别出车辆的车牌号码，其涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科领域。
本选题研究旨在探讨和解决车牌识别过程中的关键问题，提升车牌识别的准确率和鲁棒性，为智能交通系统的发展提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术研究历史悠久，从早期的基于模板匹配和特征提取的方法，到近年来基于深度学习的方法，都取得了significant的进展。
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.车牌数据集的构建和预处理:收集和整理包含不同场景、光照条件、车牌类型的数据集，并对原始图像进行预处理，例如灰度化、去噪、直方图均衡化等，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别做好准备。
2.卷积神经网络模型的设计与训练:设计适用于车牌识别任务的卷积神经网络模型，包括网络结构、激活函数、损失函数等的选择和优化。
并利用构建的车牌数据集对模型进行训练，调整模型参数，提高模型的识别精度和泛化能力。
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.文献调研与分析:广泛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.数据集构建与预处理:收集和整理车牌图像数据集，并对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、归一化等，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别做准备。
3.卷积神经网络模型构建:设计并实现基于卷积神经网络的车牌识别模型，包括网络结构设计、参数初始化、激活函数选择等。
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.基于深度学习的车牌识别模型:与传统的基于特征提取的方法相比，本研究将采用基于深度学习的卷积神经网络模型进行车牌识别，能够自动学习图像特征，避免了人工设计特征的繁琐和局限性，提高了识别的精度和鲁棒性。
2.针对复杂环境下的车牌识别研究:针对光照变化、车牌污损、角度倾斜等复杂环境下的车牌识别难题，本研究将探索图像预处理、数据增强等方法，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3.高效的车牌识别系统设计:本研究将设计并实现一个完整的车牌识别系统，包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等模块，并进行系统性能评估和优化，以实现高效、准确、稳定的车牌识别。
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,刘伟,张艳.基于深度学习的车牌识别技术研究[J].电子技术与软件,2021,38(01):62-65.
2.刘华俊,徐建军,李龙.基于YOLOv3和LPRNet的车牌识别方法[J].计算机与数字技术,2021,49(03):58-61 70.
3.李博,李峰,韩广.基于深度学习的车牌识别算法研究[J].计算机工程与设计,2020,41(12):3383-3388 3393.
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