1. 研究目的与意义
当今社会处于信息化时代，科学技术得到迅速的发展。
人工智能、物联网 等新兴学科领域的涌现使得现代社会中的各项公共事业都趋向于智能化、便捷化，准确化。
同时，随着科技的进步，经济水平的提高，生活水平的改善，汽车逐渐成为人们日常出行的主要交通工具。
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2. 课题关键问题和重难点
课题内容主要为基于已经分割好的灰度车牌图像，对车牌中的字母、数字进行识别研究。
首先，学习机器学习的基本知识，了解机器学习的相关应用；然后，设计一个字符特征提取方法；最后，建立BP神经网络的机器学习方法，对图像中的字母、数字进行识别研究。
其中，关键问题有两点：1.对于已经分割好的灰度车牌图像，要求设计一种有效的字符特征提取方法。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
1.引言随着生活水平的提高，汽车成为人们日常出行的主要交通工具。
面对日益繁忙与拥堵的城市交通现状，智能交通系统应运而生。
车牌识别技术作为智能交通系统的关键组成部分，在识别、检测、管理、追踪车辆等方面发挥重要作用。
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4. 研究方案
设计方案：1. 基于已经分割好的车牌灰度图像，采用图像处理算法（即轮廓特征提取法），提取字符的特征。
2. 以上述特征为输入值，选择BP神经网络的机器学习方法，进行字母、数字的识别研究，并设计训练集与测试集，对模型进行训练和验证，使训练完成的神经网络的字符识别率高于80%。
5. 工作计划
1-4周：阅读相关文献，完成文献翻译，确定课题主要研究内容与实现方法。
期间，要获取尽量多的车牌图像，对图像进行预处理和字符分割。
5-8周：通过学习轮廓特征提取方法，对车牌字符进行特征提取。
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