1. 研究目的与意义
随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。
交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统地建立是最好的解决方法。
智能交通系统就是以车牌的识别技术为基础的。
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2. 课题关键问题和重难点
关键问题：如何识别车牌在照片里的位置和照片里面有没有车牌。
如何识别在复杂的环境识别车牌里信息，如数字、字母和汉字。
难点：由于受环境、待识别车辆的车型复杂和车牌位置不固定等的影响。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
随着模式识别技术的发展，车牌字符识别已经成为智能交通系统的重要组成成分，它可以从复杂的背景中准确地提取、识别汽车车牌、车辆类型的信息，在交通控制和监视中长有很重要的的地位，具有广泛的应用前景。
所以，汽车牌照的识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
由于车辆牌照是机动车为题的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别真确率。
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4. 研究方案
通过本地文件或者直接用相机拍照上传一个照片，通过图像处理技术判断图片是否含有车牌或者照片里的车牌不清楚提示用户重新上传照片，如果含有车牌，通过SVM模型得到车牌图块，再通过图像处理技术与ANN模型的到字符串，然后分割字符串到数据库里面查找匹配字符片段，得到车牌的信息反馈给用户。
图像处理如下：
5. 工作计划
第1~3周：熟悉课题，查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的材料，确定方案，完成开题报告； 第4~7周：完成英文文献翻译，进一步完善研究目标；完成系统设计第8~11周：程序实施和调试阶段；第12~14周：根据设计结果进行数据分析、计算，撰写论文； 第15周：准备参加论文答辩。
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