1. 本选题研究的目的及意义
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，机动车辆保有量持续增长，交通管理压力日益增大。
机动车辆号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、治安监控、停车场管理等领域具有广泛的应用价值。
本选题研究旨在深入探讨机动车辆号牌识别技术的原理、方法和实现，并开发一套高效、准确、鲁棒的车牌识别系统，为智能交通和相关领域的发展提供技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
机动车辆号牌识别技术一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
我国在车牌识别技术的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在车牌定位、字符分割和字符识别等方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕机动车辆号牌识别技术的关键问题展开，主要研究内容包括：
1.车牌定位:研究基于深度学习的车牌定位方法，利用大量样本训练深度神经网络模型，以提高车牌定位的精度和鲁棒性。
2.字符分割:研究基于投影和连通域分析的字符分割方法，并针对车牌字符的特点进行改进，提高字符分割的准确性和效率。
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，逐步深入地开展机动车辆号牌识别技术的研究工作。
1.理论研究阶段:深入学习和研究车牌识别技术相关的理论知识，包括图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等。
广泛查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的最新研究进展和发展趋势，为本研究提供理论指导。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.基于深度学习的车牌定位:针对传统车牌定位方法在复杂环境下鲁棒性不足的问题，本研究将探索基于深度学习的目标检测算法，例如FasterR-CNN、YOLO等，以提高车牌定位的精度和鲁棒性。
2.改进的字符分割方法:针对车牌字符粘连、断裂等问题，本研究将在传统投影和连通域分析方法的基础上，结合深度学习的语义分割技术，提高字符分割的准确性和效率。
3.基于深度学习的字符识别:针对传统字符识别方法对字符变形、光照变化等因素敏感的问题，本研究将采用基于深度学习的字符识别方法，例如卷积神经网络（CNN），以提高字符识别的准确率和鲁棒性。
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,刘健,林庆,等.复杂场景下基于深度学习的车牌识别方法研究[J].计算机应用研究,2021,38(02):572-576.
[2]张佳康,王晓华,李正浩.基于改进YOLOv5的小目标车牌识别方法[J].计算机工程与应用,2023,59(13):215-222.
[3]黄凯,王传旭,李阳.复杂环境下多尺度车牌识别方法[J].计算机工程,2022,48(06):259-267.
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