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，汽车保有量持续攀升，交通管理压力日益增大。
车牌识别作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通流量监控、车辆违章抓拍、停车场管理等方面发挥着至关重要的作用。
因此，开展基于OpenCV的智能车牌识别系统设计与开发研究，对于提高交通管理效率、保障交通安全具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术发展至今，国内外学者已进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内的车牌识别技术研究起步相对较晚，但发展迅速，在车牌定位、字符分割和字符识别等方面都取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将重点研究以下内容：1.基于OpenCV的图像预处理技术研究：针对车牌图像的特点，研究图像灰度化、去噪、边缘检测等预处理方法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。
2.车牌定位算法研究：研究和实现基于OpenCV的车牌定位算法，例如基于颜色特征的车牌定位、基于边缘检测的车牌定位等，并通过实验比较不同算法的性能，选择最优算法。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：1.需求分析：调研车牌识别系统的应用需求和功能需求，确定系统的性能指标和技术路线。
2.系统设计：设计系统的总体架构、功能模块和数据流程，并选择合适的算法和技术方案。
3.系统实现：使用OpenCV库和Python或C 等编程语言实现系统各个功能模块，并进行模块测试和集成测试。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于OpenCV的车牌定位算法优化：针对传统车牌定位算法在复杂环境下鲁棒性不足的问题，本课题将研究基于OpenCV的改进算法，例如结合颜色特征和边缘特征的车牌定位算法，以提高算法在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。
2.基于深度学习的字符识别算法研究：针对传统字符识别算法对噪声和形变敏感的问题，本课题将研究基于深度学习的字符识别算法，例如卷积神经网络（CNN），以提高字符识别的准确率。
3.面向实际应用的系统设计：本课题将结合实际应用需求，设计和开发用户友好的软件界面，实现系统功能集成，方便用户操作和使用。
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,张凯,田思远,等.基于OpenCV的嵌入式车牌识别系统设计[J].电子技术应用,2021,47(01):164-168.
2.刘硕,张强.基于OpenCV的嵌入式车牌识别系统[J].电子技术与软件工程,2021(18):127-130.
3.张梦迪.基于OpenCV的车牌识别系统设计与实现[J].电子技术与软件工程,2021(08):192-195.
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