1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量逐年攀升，交通管理面临着前所未有的压力。
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通管理、车辆监控、停车场管理等领域发挥着至关重要的作用，因此对其进行深入研究具有重要的理论意义和现实意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术发展至今，经历了从传统图像处理方法到深度学习方法的转变，近年来，深度学习方法以其强大的特征学习能力和识别精度，逐渐成为车牌识别领域的主流方法。
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
本课题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究车牌识别的相关理论和方法：深入研究车牌识别的基本原理、流程和方法，包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并分析比较不同方法的优缺点。
2.设计基于VGG网络的车牌识别模型：研究VGG网络的结构特点和优势，结合车牌识别的具体需求，设计合适的VGG网络模型，并对模型的网络层数、参数设置、激活函数选择、损失函数设计等进行优化，以提高模型的识别精度和效率。
3.构建车牌识别数据集：收集和整理大量的车牌图像数据，并对数据进行预处理，包括图像增强、尺寸归一化、标签标注等，以构建一个规模大、质量高的车牌识别数据集，用于模型训练和测试。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用以下方法和步骤：
1.文献研究法:通过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，以及VGG网络的结构特点、训练方法和应用情况，为本课题研究提供理论基础和技术参考。
2.实验研究法:构建车牌识别系统实验平台，包括硬件平台和软件平台，并利用Python语言和深度学习框架TensorFlow或PyTorch等工具，进行VGG网络模型的搭建、训练和测试，以及车牌识别系统的性能评估。
3.比较分析法:将本课题研究方法与其他车牌识别方法进行比较分析，例如传统的基于特征的车牌识别方法和基于其他深度学习模型的车牌识别方法，以评估本课题研究方法的优势和不足。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对复杂背景下的车牌识别问题，提出一种基于改进VGG网络的车牌识别方法。
-改进VGG网络结构，增强模型对复杂背景的鲁棒性。
-优化模型训练策略，提高模型的识别精度和泛化能力。
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,孙俊,王惠南.基于改进VGG网络的车牌识别[J].计算机应用,2021,41(04):1030-1036.
[2] 彭梦,冯志鹏,余旺盛.融合注意力机制和多特征融合的车牌识别[J].计算机应用研究,2021,38(04):1197-1201 1207.
[3] 张佳佳,汪荣贵,彭晏飞.基于深度学习的小目标车牌识别[J].计算机应用研究,2021,38(06):1837-1841.
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