车牌识别技术开题报告
车牌识别毕设开题报告
车牌识别毕设开题报告车牌识别毕设开题报告摘要：车牌识别技术是计算机视觉领域的热门研究方向，具有广泛的应用前景。
本毕设旨在设计和实现一种高效准确的车牌识别系统，以解决现有系统在复杂环境下的识别率低、速度慢等问题。
本文将介绍车牌识别技术的研究背景、意义和目标，以及研究方法和预期结果。
1. 引言车牌识别技术是一种将图像处理和模式识别技术应用于交通管理和智能交通系统中的重要技术。
随着车辆数量的增加和交通管理的需求，车牌识别系统在安全监控、违法行为监测、停车管理等方面发挥着重要作用。
然而，由于车牌图像的复杂性和环境的多变性，现有的车牌识别系统在复杂环境下的识别率低、速度慢等问题亟待解决。
2. 研究背景车牌识别技术起源于20世纪90年代，经过多年的发展，已取得了显著的进展。
然而，现有的车牌识别系统仍然存在一些问题。
首先，复杂环境下的车牌识别率较低，尤其是在夜间、雨雪天气或车牌变形的情况下。
其次，现有系统的处理速度较慢，无法满足实时监控和大规模车辆管理的需求。
因此，设计一种高效准确的车牌识别系统具有重要意义。
3. 研究意义本毕设旨在设计和实现一种高效准确的车牌识别系统，以解决现有系统存在的问题。
该系统将采用深度学习算法和图像处理技术，结合车牌特征提取和模式识别方法，提高车牌识别的准确率和处理速度。
通过研究和实验，可以验证该系统在复杂环境下的性能，并为实际应用提供参考。
4. 研究方法本毕设将采用以下研究方法：(1) 数据采集：收集大量不同环境下的车牌图像，并进行标注和预处理。
(2) 特征提取：使用深度学习算法提取车牌图像中的特征信息，如颜色、纹理等。
(3) 模式识别：采用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。
(4) 系统设计与实现：设计和实现一个高效准确的车牌识别系统，包括图像预处理、特征提取、模式识别和结果输出等功能模块。
(5) 实验与评估：通过对实际车牌图像进行测试和评估，验证系统的性能和效果。
5. 预期结果预计本毕设的主要结果包括：(1) 设计和实现一个高效准确的车牌识别系统，能够在复杂环境下实现高识别率和快速处理速度。
一种基于RBF神经网络的车牌识别技术的研究的开题报告
一种基于RBF神经网络的车牌识别技术的研究的开题报告一、研究背景随着社会的快速发展，汽车数量不断增加，车辆管理成为了一个重要的问题。
而车牌识别技术的应用已经越来越广泛，涉及到路口监控、停车场管理、违法行为监测等多个领域。
车牌识别技术能够自动处理车牌信息，提高了车辆管理的效率，帮助交通管理部门进行智能化管理。
目前，车牌识别技术主要分为两大类：基于图像处理方法和基于机器学习方法。
其中基于机器学习方法，尤其是基于神经网络的方法因为其自适应性、非线性强等特点，成为了车牌识别的研究重点。
在神经网络的应用方面，径向基函数神经网络（RBFNN）在模式识别、分类、预测等方面表现出了很好的效果。
因此，本文将基于RBF神经网络研究车牌识别技术，对车牌进行自动处理和识别，为车辆管理提供便捷性。
二、研究目的与意义车牌识别技术在现代交通管理中具有广泛应用，提高了交通管理的效率和精度。
本文旨在研究一种基于RBF神经网络的车牌识别技术，探究如何将RBF神经网络应用到车牌识别领域。
具体研究内容包括：1.构建RBF神经网络，在车牌识别方面中起到的作用进行分析和研究。
2.设计车牌识别算法，利用RBF神经网络对车牌图像进行处理，识别出车牌号码。
3.对该算法进行测试和评估，以验证其在车牌识别方面的有效性和准确性。
本文的研究成果可为车牌识别技术的发展提供一定的参考，同时，该技术的应用也将进一步提升车牌识别的精准度，为现代交通管理的高效、便捷提供了一定的保障。
三、研究内容与方法1.研究内容本文主要研究基于RBF神经网络的车牌识别技术，具体研究内容包括以下方面：1.对车牌提取和处理，获取车牌图像及其信息。
2.对车牌图像进行预处理，包括裁剪、去噪、二值化等操作。
3.建立RBF神经网络，对车牌图像进行识别，获取车牌号码。
4.对算法进行测试和评估，得出算法在车牌识别方面的性能表现。
2.研究方法本研究将采用以下方法：1.收集车牌图像数据集，并通过图形学和计算机视觉方法进行预处理。
车牌识别技术研究开题报告
车牌识别技术研究开题报告一、研究背景和意义随着汽车数量的快速增长和交通管理的要求不断提高，车辆识别技术日益成为一个重要研究领域。
车牌识别是在交通管理、违章监测、停车场管理、智能交通系统等方面具有广泛应用前景的一项技术。
车牌识别技术可以通过车牌与车主信息的关联，实现车辆的快速准确识别和信息管理，并有效提升交通管理和公共安全水平。
二、研究目标和内容本研究旨在深入探索和研究车牌识别技术的关键技术和方法，为实现车牌的自动识别和信息管理提供有效的解决方案。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 车牌定位与分割技术：通过图像处理和模式识别等方法，实现对车辆图像中车牌位置的精确定位和分割，为后续的车牌识别提供基础。
取和判别分析，通过模式匹配和机器学习等方法实现车牌的准确识别。
3. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建有效的车辆信息数据库，并研究车牌信息的查询和管理方法。
4. 实验验证和性能评价：通过实际数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：1. 调研和理论分析：通过对车牌识别技术的相关文献和现有方法的调研，分析其原理和技术特点，为后续研究提供理论支持。
2. 数据采集和预处理：通过车载摄像头或公共摄像头采集车辆图像数据，并进行图像预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
3. 车牌定位与分割：采用图像处理算法，如边缘检测和形态学运算，对车辆图像进行定位和分割，提取出车牌图像。
如颜色、纹理和形状等特征，通过模式匹配或机器学习方法实现车牌的识别。
5. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建完整的车辆信息管理系统，并设计合适的数据库结构和查询方式。
6. 实验验证和性能评价：通过真实场景的数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
四、预期成果和创新点1. 高效准确的车牌识别算法：通过对车牌定位与分割、特征提取与识别等关键问题的研究，设计出高效准确的车牌识别算法。
汽车车牌识别系统研究--开题报告
汽车车牌识别系统研究--开题报告汽车车牌识别系统研究开题报告一、选题背景随着社会的快速发展，汽车数量急剧增加，交通管理面临着巨大的挑战。
传统的人工车牌识别方式效率低下，容易出错，且难以满足大规模数据处理的需求。
因此，汽车车牌识别系统的研究具有重要的现实意义。
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，能够自动识别车辆的车牌号码，实现车辆的快速通行、交通流量监测、违法车辆追踪等功能。
它不仅提高了交通管理的效率和准确性，还为智慧城市的建设提供了有力的技术支持。
二、研究目的本研究旨在开发一种高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，以满足实际应用中的需求。
具体目标包括：1、提高车牌识别的准确率，减少误识别和漏识别的情况。
2、缩短车牌识别的时间，提高系统的实时性。
3、增强系统对不同环境条件（如光照、天气、车牌污损等）的适应性。
4、降低系统的成本，提高其性价比，便于广泛推广应用。
三、研究内容1、车牌图像采集与预处理研究合适的图像采集设备和方法，确保获取清晰、高质量的车牌图像。
对采集到的车牌图像进行去噪、增强、倾斜校正等预处理操作，提高图像质量，为后续的识别工作奠定基础。
2、车牌定位算法探索有效的车牌定位方法，能够准确地从复杂的背景中定位出车牌区域。
考虑车牌的形状、颜色、纹理等特征，结合边缘检测、形态学处理等技术，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
3、字符分割算法研究如何将车牌上的字符准确地分割出来，为字符识别做好准备。
针对字符粘连、断裂等情况，采用合适的算法进行处理，确保字符分割的准确性。
4、字符识别算法比较不同的字符识别方法，如模板匹配、神经网络、支持向量机等，选择最适合的算法进行车牌字符识别。
对识别算法进行优化和改进，提高识别的准确率和速度。
5、系统性能评估与优化建立一套科学的系统性能评估指标，如准确率、召回率、识别时间等。
根据评估结果，对系统进行优化和改进，不断提高系统的性能。
四、研究方法1、文献研究法广泛查阅国内外相关文献，了解车牌识别系统的研究现状和发展趋势。
车牌文字识别开题报告
车牌文字识别开题报告车牌文字识别开题报告一、研究背景随着社会的发展，汽车的普及程度越来越高，车辆管理也变得越来越重要。
而车牌作为车辆的唯一标识，对于交通管理、追踪违法行为等方面起着至关重要的作用。
然而，由于车牌上的文字种类繁多、字体不规则、环境复杂多变，传统的车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，车牌文字识别技术的研究和应用成为了当前热门的课题之一。
二、研究目的和意义本研究旨在开发一种高效准确的车牌文字识别系统，以提高车牌识别的准确性和效率。
具体目标如下：1. 实现对不同类型车牌的文字识别，包括普通车牌、特种车牌等；2. 提高车牌文字识别的准确性，尤其是在复杂环境下的识别率；3. 提高车牌文字识别的速度，以应对大规模车辆的快速通行。
本研究的意义在于：1. 为交通管理部门提供一种高效准确的车牌识别技术，帮助他们更好地进行车辆管理和追踪违法行为；2. 为智能交通系统提供支持，提升交通流量监控、自动收费等方面的效率；3. 推动图像识别技术的发展，为其他领域的研究和应用提供借鉴。
三、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1. 车牌图像预处理：对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以提高后续处理的效果。
2. 车牌定位与分割：通过图像处理和机器学习的方法，将车牌从图像中定位出来，并对车牌进行分割，以便后续文字识别。
3. 车牌文字识别：采用深度学习的方法，建立车牌文字识别模型，通过训练和测试，实现对车牌上文字的准确识别。
4. 性能评估与优化：对所设计的车牌文字识别系统进行性能评估，分析其准确性、效率等指标，并针对问题进行优化和改进。
本研究的方法主要包括以下几个方面：1. 图像处理技术：包括灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以及边缘检测、形态学处理等车牌定位与分割方法。
2. 机器学习技术：通过训练样本，建立车牌定位与分割模型，以提高定位和分割的准确性。
3. 深度学习技术：采用卷积神经网络等深度学习方法，建立车牌文字识别模型，以提高识别准确性。
车牌自动识别系统的设计开题报告
车牌自动识别系统的设计开题报告毕业设计（论文）开题报告题目名称：车牌自动识别系统的设计学生姓名专业自动化班级一、选题的目的意义随这图形图像技术的发展，车牌识别技术也越来越趋于成熟，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。
今天来介绍一下车牌识别系统有哪些关键技术以及发展趋势，希望对大家认识车牌识别系统带来启示。
无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。
车牌识别系统是典型的光电一体化的智能产品，涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。
技术流程。
从技术路线的角度看，车牌识别系统按触发方式不同可分为视频触发和外触发；按成像条件可分为可见光成像和红外成像；按运行平台不同可分为硬件式和软件式。
不同的技术路线决定了系统的性能和使用条件。
车牌识别系统运行时，光学系统要经过事先调整，使到达指定位置的车牌成像最清晰且成像大小、方位符合要求。
触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。
辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。
图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。
然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。
这是一个典型的图像识别流程，但由于应用的要求和实际运行条件的影响，其中许多环节还会有特殊的要求。
二、国内外研究综述国际上车牌识别目前已成为“平安城市”建设中重要的组成部分，为道路交通管理提供帮助，其不仅应用于闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍、车辆旅行时间统计、高速公路车辆管理应用等道路交通应用中，还在治安安防监控中如治安卡口车牌识别、盗抢车辆通缉、刑事案件辅助侦破等应用中都得到了广泛的使用。
以下为目前车牌识别系统较为常见的功能应用。
1、监测报警一些被通缉或挂失的车辆、欠缴费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等都会被录入监控“黑名单”，将这些车牌号码输入到车牌识别系统中，利用安装在各个路口的车牌识别系统摄像机进行采集、读取来往车辆的车牌号，并与名单中的车牌号进行比对等，一旦发现“黑名单”车辆即立刻发出报警信息。
车牌识别算法研究开题报告
车牌识别算法研究开题报告本科毕业设计开题报告（2014届）论文题目车牌识别算法研究作者姓名指导教师学科(专业)软件工程1003所在学院计算机科学与技术学院提交日期2014年3月5日车牌识别算法研究一、选题的背景与意义1.1研究开发的目的随着汽车数量逐年增加，在我们面前的是大城市的交通压力。
怎么更好的进行交通管理，已经成为摆在我们面前的主要问题。
为了解决这个问题，研究机构，高等院校，已经形成了自己的交通监控，管理系统，这些系统通常包括车牌检测模块。
通过这些设备对车辆的信息的收集、提取到的交通数据，用于监测，管理和指挥交通。
车牌自动识别是车辆检测系统中的重要模块，是交通监测和控制的核心，是实现交通管理自动化的一个充分必要条件。
传统的识别技术（ECT，IC卡，条形码等）价格昂贵，设备复杂，操作繁琐，运动车牌自动识别技术不仅可以节省辅助的设备，还可以降低产品成本，提高车牌识别的速度。
识别的正确率和识别速度主要取决于识别算法的好坏。
所以，本课题的研究目标对基于灰度跳变和投影特征的方法进行改进，主要侧重于解决在不同光照环境下采集到的图像的车牌定位，同时对字符投影间隔距离进行合适的调整可以排除具有同字符投影特征类似的伪车牌区域的干扰，显著地提高车牌定位应用的实用性和准确性。
1.2国内外研究发展现状在20世纪70年代，外国就有车牌自动检测的系统，车牌自动化识别的技术自1988年以来就被用来检查被盗车辆，它已被广泛研究进行了，主要是通过分析车牌图像，提取相关信息获取相应的汽车车牌号码。
今天，该应用程序已经达到很高的水平。
我们的车牌自动化识别的研究比外国要起步晚，到八十年代末才有相应的研究出现。
由于车牌规格是不同的，不同的，不同的模型有不同的规格，尺寸和颜色，彩板太多，车牌号码不统一，难以车牌识别。
我国做得比较出色的产品是汉王眼，由中科院自动化研究所汉王公司研究开发。
也有一些文章的车牌自动识别，但主要是因为条件是不一样的，在有限的范围。
车牌识别论文开题报告
车牌识别论文开题报告车牌识别论文开题报告一、研究背景与意义车牌识别技术是计算机视觉领域的研究热点之一，其在交通管理、智能交通系统、车辆追踪等方面具有广泛的应用价值。
随着城市化进程的加快和车辆数量的急剧增长，传统的人工车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，开发一种高效准确的车牌识别系统对于提高交通管理效率和智能交通系统的发展具有重要意义。
二、研究目标本论文旨在设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像进行自动识别和分析，实现对车辆的快速准确识别，以提高交通管理和智能交通系统的效率。
三、研究内容1. 车牌图像预处理在车牌识别系统中，车牌图像的预处理是非常重要的一步。
本论文将探索不同的图像处理算法，如图像增强、去噪和图像分割等，以提高车牌图像的质量和准确性。
2. 车牌定位与分割车牌定位与分割是车牌识别系统的核心环节。
本论文将研究和设计一种基于深度学习的车牌定位与分割算法，以实现对车牌区域的准确提取和分割。
3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别系统中的关键环节。
本论文将探索不同的字符识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现对车牌字符的准确识别和分类。
4. 系统性能评估与优化本论文将通过大量的实验和测试，对设计的车牌识别系统进行性能评估，并针对性能较差的地方进行优化，以提高系统的准确性和鲁棒性。
四、研究方法本论文将采用深度学习算法作为主要的研究方法，结合图像处理和模式识别的技术，设计和实现一个高效准确的车牌识别系统。
具体方法包括但不限于：卷积神经网络、循环神经网络、图像增强、图像分割等。
五、研究预期结果1. 设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统；2. 提高车牌图像的质量和准确性；3. 实现对车牌区域的准确提取和分割；4. 实现对车牌字符的准确识别和分类；5. 提高系统的准确性和鲁棒性。
六、研究意义本论文的研究成果将具有以下意义：1. 提高交通管理的效率：通过快速准确地识别车辆的车牌信息，可以实现对交通违法行为的及时处理和管理，提高交通管理的效率。
车牌识别系统中关键技术的研究的开题报告
车牌识别系统中关键技术的研究的开题报告一、选题背景随着城市交通管理的不断完善和汽车数量的不断增加，车辆管理问题成为亟待解决的难题。
而车牌识别系统可以在车辆进出口管理、违停监管以及交通拥堵控制等方面发挥重要作用。
车牌识别技术是通过对车辆的数字图像进行处理，提取车牌中有用的信息，对车牌上的字符进行识别和分析，从而实现对车辆信息的识别。
目前车牌识别系统已经广泛应用于道路交通管理、停车场管理、高速公路电子收费等领域，其主要组成部分包括图像采集、图像预处理、车牌检测、字符分割和字符识别等环节。
而车牌识别系统中的关键技术，尤其是字符识别技术，是实现车牌识别准确率的关键。
二、研究目的和意义本课题的主要目的是探究车牌识别系统中的关键技术，重点研究字符识别技术，通过对车牌图像进行处理和分析，提高车牌识别的准确率和可靠性。
本研究的意义在于：1.提高车牌识别准确率和可靠性，实现对车辆信息的快速、准确、稳定的识别；2.为城市交通管理、停车场管理、高速公路等领域提供更加先进、高效的监管手段。
三、研究内容和方法1.研究车牌识别系统的基本原理和关键技术；2.分析车牌图像上的字符特征，确定最优的字符识别算法；3.开发车牌识别系统，在该系统中实现字符识别算法的应用。
本研究将采用以下方法：1.文献调研法。
通过查找文献资料，了解车牌识别技术的发展状况和现有的关键技术。
2.实验方法。
通过对车牌图像的处理和分析，确定最优的字符识别算法，实现车牌识别系统。
四、预期结果本研究预期通过实验，提高车牌识别系统的准确率和可靠性，实现对车辆信息的快速、准确、稳定的识别。
五、研究进度安排1. 前期准备：调研相关文献并进行分析、了解车牌识别技术的基本原理和关键技术，确定研究目标。
2. 方案设计：确定研究内容和方法，设计实验方案和算法。
3. 实验和分析：通过车牌图像的处理和分析，确定最优的字符识别算法。
4. 系统开发：开发车牌识别系统，在该系统中实现字符识别算法的应用。
基于神经网络的车牌识别算法研究的开题报告
基于神经网络的车牌识别算法研究的开题报告一、研究背景车辆是现代社会生活的常见交通工具，车牌是车辆的重要标识符，其内容包括车牌前缀、省份简称、数字和字母等信息。
车牌识别技术是智能交通系统中的一项关键技术，其应用范围广泛，如：交通安全管理、道路缉查、停车场管理等。
因此，车牌识别技术的研究和应用对于提高交通安全、减少交通拥堵、改善城市交通管理等方面有着重要的意义。
目前，车牌识别技术的发展非常迅速，主要有基于图像处理、机器学习、深度学习等方法。
传统的车牌识别方法主要基于图像处理，包括图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
其主要难点在于在复杂场景下的车牌定位和车牌字符分割。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为新的研究热点。
基于深度学习的车牌识别方法主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
相对于传统的车牌识别方法，基于深度学习的车牌识别方法有着更高的准确度和鲁棒性。
因此，本研究将主要基于神经网络算法，研究车牌的定位、字符分割和识别等关键技术，以期提高车牌识别的准确率和鲁棒性，实现在复杂路况下的车牌识别，为交通安全管理和城市交通管理等领域提供技术支持和保障。
二、研究内容本研究的主要内容包括：1.研究车牌定位方法。
针对复杂的车牌定位场景，采用基于卷积神经网络的车牌定位算法，对车牌进行准确定位。
2.研究车牌字符分割方法。
以车牌定位结果为基础，对车牌图像进行分割，分离单个字符。
3.研究车牌识别方法。
采用基于卷积神经网络的字符识别算法，对字符进行准确识别，并最终实现对整个车牌的识别。
4.实现算法的优化。
通过实验分析，对算法进行优化和改进，提高算法的鲁棒性和精度。
同时，还将探索算法的实时性，以满足实际应用中的实时性要求。
三、研究方法1.基础算法：深度学习（卷积神经网络、循环神经网络等）2.编程语言：Python3.数据集：采用公开数据集，包括车牌定位数据集、字符分割数据集和字符识别数据集。
车牌识别技术研究的开题报告
车牌识别技术研究的开题报告一、选题意义随着社会的发展，交通系统逐渐向数字化和智能化方向迈进，而现代化道路交通管理离不开车辆信息的高效采集和分析。
车牌识别技术作为智能交通系统中基础的技术之一，已经成为车辆信息采集的主要方法，具有广泛的应用价值。
车牌识别技术的发展不仅可以提高城市道路交通的安全性、交通流畅性和管理效率，而且对于防范和打击交通违法犯罪、提高治安管理水平以及便民服务等方面也有很大的推动作用。
二、研究目标本论文旨在针对车牌识别技术的关键技术研究展开深入探讨，重点利用深度学习等先进技术，提出高效准确的车牌识别算法，为实现车辆信息的快速识别和管理提供技术支持。
三、主要内容（1）车牌识别技术的研究现状和发展趋势；（2）深度学习等先进技术在车牌识别中的应用与分析；（3）采用卷积神经网络对车牌进行特征提取与识别的方法；（4）系统实现与测试分析。
四、研究思路（1）首先，对车牌识别技术的研究现状和发展趋势进行详细介绍，分析车牌识别技术的关键问题和挑战；（2）其次，结合深度学习技术，提出基于卷积神经网络的车牌识别算法；（3）然后，利用TensorFlow等开源深度学习框架实现车牌识别系统，并对其进行实验和测试；（4）最后，对实验结果进行分析和总结，提出未来的研究方向和优化改进的建议。
五、研究难点（1）车牌识别算法的设计问题；（2）车牌图像的提取和预处理问题；（3）车牌识别系统的实时性要求；（4）对复杂场景下车牌的识别能力。
六、研究方法（1）文献调研：通过阅读相关文献，了解车牌识别技术的发展现状和创新点；（2）算法设计：针对现有车牌识别算法的不足，提出基于深度学习的车牌识别算法，进行分析和优化；（3）系统实现：基于开源深度学习框架完成车牌识别系统的开发和实现；（4）系统测试：对车牌识别系统进行实验和测试，评估其性能和准确度。
七、预期结果（1）提出基于卷积神经网络的车牌识别算法，准确率达到90%以上；（2）搭建车牌识别系统，能够处理图像数量较大、品质较差的车牌数据；（3）对比不同算法的优缺点，为今后的研究提供借鉴。
车牌识别系统的研究与实现开题报告
说明：图像中对象物的形状特征的主要信息通常从二值图像中得到。对于有些车牌的放置位置等环境因素而造成的不合适的角度需要倾斜校正，分两步，第一步找出倾斜的角度；第二步进行坐标变换。
3.字符识别
目前提出的字符识别的方法有：模版匹配字符识别算法，统计特征匹配法，神经网络字符识别法，支持向量机模式识别算法。
五、进度安排
第一阶段（第1周）：查询资料，熟悉设计内容，掌握设计方法；
第二阶段（第2周）：撰写开题报告；
第三阶段（第3周）：初步设计，掌握matlab图像处理的基本语句，设计出识别系统的基本框架，并进行图像的采集和预处理；
第四阶段（第4-5周）：写出设计代码并进行调试，对车牌进行定位及字符的分割和识别；
内蒙古工业大学毕业设计开题报告表
课题名称
车牌识别系统的研究与实现
姓名
学号
导师
学院
信息工程学院
班级
一、选题的目的及意义
ITS，即智能交通系统，最早是由美国智能交通学会CITS America提出的。智能交通系统对于城市交通问题以及高速公路系统等问题都有十分广泛的应用前景。在经济与科技高速发展的今天，道路运输早已成为我国交通运输业中重要的运输方式。随着近年来汽车的普及，其数量在短时间内呈现直线增长的趋势，随着而来的交通问题也日趋严重，所以对交通管理的要求正在日益提高。车牌号码是汽车的识别标志，使车牌号码的管理自动化成为交通自动化的关键。车牌识别技术涉及到模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等诸多学科。车牌识别具有长远广泛的发展前景，可以在停车场，高速公路收费站，电子警察，超速抓拍，闯红灯抓拍等领域运用。
三、常规研究方法及原理
车牌号码识别系统通常由以下几部分组成：
其中图像处理和字符识别为设计的关键步骤同事也是识别系统的重要部分。
车牌识别 开题报告
车牌识别开题报告车牌识别开题报告一、背景介绍车牌识别技术是指通过计算机视觉和模式识别技术，对车辆上的车牌进行自动识别和提取。
随着交通管理和安全需求的不断增加，车牌识别技术成为了智能交通系统中的重要组成部分。
本文将对车牌识别技术的发展、应用和挑战进行探讨。
二、发展历程车牌识别技术起源于上世纪90年代，最初是由人工进行车牌识别，但效率低下且容易出错。
随着计算机技术的不断进步，车牌识别技术逐渐实现了自动化。
早期的车牌识别系统主要基于模板匹配和特征提取算法，但由于车牌的多样性和复杂性，这些方法往往无法达到较高的准确率。
随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于车牌识别领域。
CNN可以通过学习大量车牌样本，自动提取车牌的特征，并实现高准确率的车牌识别。
此外，还有一些基于端到端的车牌识别系统，如基于循环神经网络（RNN）的方法，可以直接从车牌图像中提取文本信息。
三、应用领域车牌识别技术在各个领域都有广泛的应用。
在交通管理方面，车牌识别可以用于违章监控、交通流量统计和智能停车场管理等。
在安防领域，车牌识别可以用于车辆追踪、盗窃车辆识别和恐怖分子追踪等。
此外，车牌识别还可以应用于智能支付系统、智能门禁系统和智能物流等领域。
四、挑战与未来发展尽管车牌识别技术取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战。
首先，车牌的多样性和复杂性使得车牌识别系统容易受到光照、遮挡和变形等因素的影响。
其次，车牌识别技术在大规模场景下的实时性和准确性仍然有待提高。
此外，隐私保护也是一个需要关注的问题，如何在车牌识别过程中保护个人隐私是一个重要的研究方向。
未来，车牌识别技术有望在以下几个方面得到进一步发展。
首先，随着深度学习技术的不断发展，车牌识别的准确率将进一步提高。
其次，随着计算机硬件的不断提升，车牌识别系统的实时性将得到改善。
此外，随着人工智能和大数据技术的发展，车牌识别技术将与其他技术相结合，实现更广泛的应用。
总结：车牌识别技术在智能交通系统和安防领域中发挥着重要作用。
车牌识别--开题报告
毕业设计开题报告学生姓名：学号：专业：计算机科学与技术设计题目：车牌识别系统指导教师：2011 年 3 月 18 日毕业设计开题报告1．本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势牌照自动识别系统是现代社会智能交通系统（ITS）的重要组成部分,是图像处理和模式识别技术研究的热点,应用也越来越普遍。
车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。
近年来，许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。
根据国内外汽车牌照的字符特征，对近年来出现的车牌识别方法进行综述并提出建议，在现有方法的基础上，取其优点，相互补充，结合数学工具，提高系统的速度和精度。
智能交通系统（ITS）为解决当前紧迫的交通问题提供了关键的技术，其中汽车牌照识别（LPR）是ITS中最关键技术之一，已广泛应用于各级公路和城市交通管理，具有巨大的经济价值和现实意义。
车牌定位是一个复杂背景的图像找到车牌素在的区域，作为车牌识别的第一步，定位的结果直接影响到整个系统的性能。
车牌字符识别作为车牌识别得到结果的重要部分其准确性直接关系到整个系统的效率。
毕业设计开题报告2．本课题的基本内容，预计可能遇到的困难，提出解决问题的方法和措施1汽车牌照的定位方法汽车牌照定位（LPL）是在具有复杂背景的图片上进行图像预处理、汽车牌照区域搜索和汽车牌照定位3部分。
图像预处理是对原始图像进行滤波和怎强后，搜索整幅图像中可能包含汽车的若干区域，剔除非牌照区域，找到真实位置。
即车牌定位是从一张复杂背景的图像中找到车牌所在的区域，其关键在于寻找最有效的车牌特征。
目前，根据车牌本身两种比较明显的特征，将车牌定位方法分为基于纹理特征和基于颜色特征。
车牌纹理特征可以用不同的方法来描述：车牌灰度图像的边缘、图像水平方向上的方差、水平方向上的梯度等。
车牌识别系统的研究与实现开题报告
车牌识别系统的研究与实现开题报告一课题来源及选题依据（一）课题名称智能交通车牌识别技术研究及软件设计（二）课题来源及选题依据随着城市人口、机动车辆拥有量和交通流量的大幅度增长，刺激了交通需求的迅猛增长，对交通基础设施建设，交通控制、安全管理的要求也日益提高。
目前，国内外大多数城市交通路口交通灯控制系统，仍然遵循着固定的时间控制通行模式，造成了空闲时路面的浪费和车辆拥挤现象。
因此，如何发挥道路交通设施的最大效益和提高交通管理效率实现交通管理的自动化和智能化成为各国交通部门一个重要的研究课题。
目前各国推崇的办法是发展智能交通系统。
ITS，即智能交通系统，最早是由美国智能交通学会CITS America提出的。
智能交通系统对于城市交通问题以及高速公路系统等问题都有十分广泛的应用前景。
在经济与科技高速发展的今天，道路运输早已成为我国交通运输业中重要的运输方式。
随着近年来汽车的普及，其数量在短时间内呈现直线增长的趋势，随着而来的交通问题也日趋严重，所以对交通管理的要求正在日益提高。
车牌号码是汽车的识别标志，使车牌号码的管理自动化成为交通自动化的关键。
车牌识别技术涉及到模式识别、图像处理、人工智能、信息论、计算机等诸多学科。
车牌识别具有长远广泛的发展前景，可以在停车场，高速公路收费站，电子警察，超速抓拍，闯红灯抓拍等领域运用。
车牌识别系统（LPR）作为智能交通系统关键技术之一，具有对车辆进行自动化监视，验证，登记与报警等功能，可应用于高速公路管理系统，停车场收费管理，小区车辆管理与电子警察等领域当中。
二国内外研究现状及发展趋势国外对车牌识别系统的研究比较早，早在上世纪70年代，国外的研究人员就开始对车牌号码的识别进行了研究，到目前为止，在国外车牌识别系统已经做得比较成熟了。
国际上车牌识别目前已成为“平安城市”建设中重要的组成部分，为道路交通管理提供帮助，其不仅应用于闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍、车辆旅行时间统计、高速公路车辆管理应用等道路交通应用中，还在治安安防监控中如治安卡口车牌识别、盗抢车辆通缉、刑事案件辅助侦破等应用中都得到了广泛的使用。
机动车辆牌照识别系统【开题报告】
毕业设计开题报告计算机科学与技术机动车辆牌照识别系统一、选题的背景与意义随着经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，汽车的拥有量在迅速的增加，仅仅凭借人工的方法去管理车辆已经不能适应社会发展的需求了。
智能交通系统正是解决这个问题的有效途径。
智能交通管理系统将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术及计算机处理技术等综合运用于整个交通运输管理体系，通过对交通信息的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，对各种交通情况进行协调处理，建立起一种实时、准确、高效的综合运输管理体系。
在整个智能交通管理系统中,车牌识别系统是实现交通管理智能化的重要环节，车牌识别系统的应用可有效解决高速公路收费、超速车辆布控、城市卡口、停车场管理等管理中的问题。
汽车牌照识别技术的任务是处理、分析摄取的视频流中复杂背景的车辆图像，牌照字符定位、字符分割，最后自动识别汽车牌照上的字符。
为了保证汽车车牌识别系统在各种复杂环境下，能发挥其应有的作用，识别系统必须满足以下要求：(1)鲁棒性：在任何情况下均能可靠正常地工作，且有较高的正确识别率。
(2)实时性：不论在汽车静止还是高速运行情况下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出车牌全部字符，达到实时识别。
二、研究的基本内容与拟解决的主要问题：车牌识别部分包括车辆图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出识别结果6个步骤。
如图1所示图像采集图像预处理摄像头车牌定位字符分割管理系统数据库字符识别图1 车牌识别系统框图主要工作流程为：1、图像预处理。
通过图像格式的转化、滤波、边界增强，以及亮度的调整等对车牌图像进行预处理，以克服图像干扰，改善识别效果，提高识别率从而为车牌定位打下基础。
主要的内容包括图像增强、图像灰度化、亮度校正等等。
2、车牌定位。
汽车牌照的定位是指从摄入的汽车图像中找到汽车牌照所在的位置，并把含有车牌的子区域提取出来，输入到汽车牌照识别系统中。
车牌识别开题报告
研究阶段二（2015年3月9日——2015年4月26日）
①分析整个系统的二次开发代码构架；
②对每一个功能模块，通过具体的操作步骤，实现系统的所有功能。
研究阶段三（2015年4月27日——2015年5月29日）
①系统实现、优化、调试阶段
②论文终稿
五、拟查阅的主要参考文献
[1]李贞培，李平，郭新宇等. 三种基于GDI+的图像灰度化实现方法[J].计算机技术与发展，2009，19(7).
[6]邹星. 车牌识别中的图像提取和分割算法[J].重庆工学院学报(自然科学版)2009(08).
[7]李战明，徐锦钢. 车牌识别系统中的车牌图像预处理研究[J]2008(08).
[8]何铁军，张宁，黄卫. 车牌识别算法的研究与实现[J].公路交通技术.2006(08).
[9]冯慧娜.车牌识别系统中车辆定位与字符分割技术的研究[D].电子科技大学 2010.
（2）图像预处理
图像预处理过程需要把图像转换成便于定位的二值化图像。需要经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化操作。
（3）车牌定位
车牌定位方法的出发点是利用车牌区域的特征来判断车牌，将车牌区域从整幅车牌图像中分割出来。车牌自身具有许多的固有特征，这些特征对于不同的国家是不同的。
（4）字符分割
字符的分割要求能够准确地定位字符边界，进而将车牌内的所有字符
3.设计目标：
车牌识别系统是图像处理和模式识别技术研究的热点,应用也越来越普遍。车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌定位，车牌字符分割，车牌字符识别。近年来，许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法，基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。根据国内外汽车牌照的字符特征，对近年来出现的车牌识别方法进行综述，在现有方法的基础上，取其优点，结合数学工具，提高系统的速度和精度。
车牌识别技术研究开题报告
研究方法：通过对车牌识别技术的了解，掌握与车牌定位相关的技术方法、与字符分割相关的技术方法、与字符识别相关的技术方法，然后通过查阅大量的相关资料达到本课题的研究目的。
技术路线：基于MATLAB的车牌识别技术的流程通常包括车辆图像采集，图像预处理，图像定位和字符分割，字符识别四个步骤。
内容
本课题是基于MATLAB的车牌图像处理技术研究，汽车牌照识别技术主要包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别三部分：
①车牌定位，通过分析车牌图像的特征，定位出图像中的车牌位置。
②车牌字符分割，对定位好的图像中的车牌位置进行字符分割。
③车牌字符识别，对分割出来的车牌字符加以识别，获得文字形式的车牌。
进度
2013.8-2013.9.24，完成选题。
2013.9.25-2013.10.4，了解课题的基本知识收集资料，写好开题报告。
2013.10.5-2013.11.5，完成车牌图片的预处理和定位分割，理清论文思路。
2013.11.6-2013.12.6，完成牌照字符的识别，和写好论文。
2013.12.7-2013.12.8，对论文和毕业设计进行最后检查。
进入20世纪90年代后，车牌识别的系统化研究开始起步。典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的识别系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三部分，完成车辆牌照的识别。R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破，但还没有考虑识别实时性的要求，识别速度有待进一步提高。从80年代中期开始，ARGUS英国Alphatech公司就开始了名为RAUS的车牌识别系统的研制。ARGUS的车牌识别系统的识别时间为100毫秒，通过ARGUS的车速可高达每小时100英里。还有Hi-Tech公司的See/Car system，新加坡Optasia公司的VLPRS等。另外日本、加拿大、德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。
智能交通系统中车牌识别与车型检测的研究的开题报告
智能交通系统中车牌识别与车型检测的研究的开题报告一、课题的背景随着城市化进程加速，道路交通问题愈来愈突出。
城市中人流与车流密度越来越大，交通治理愈来愈困难。
为了解决城市中的交通问题，智能交通系统应运而生。
智能交通系统主要利用现代信息技术手段，从而实现交通信息采集、处理、传输、控制与应用的智能化。
车牌识别与车型检测是智能交通系统的关键技术之一，也是现代城市交通管理的重要手段之一。
通过对车辆的牌照信息的识别和车型的检测，可以准确地记录车辆的通行状况，从而更好地掌握城市交通状况，保证交通流畅。
因此，对车牌识别和车型检测技术的研发和应用具有重要意义。
二、课题的研究内容本课题的研究内容主要包括以下两部分：（1）车牌识别车牌识别的目的是自动识别并提取车辆牌照信息，包括车牌号码、颜色、车牌类型等。
车牌识别可以通过视频流、图像等方式获取车辆牌照信息。
该部分的研究内容主要包括：a.车牌的检测检测视频流或图像中的车牌，提取车牌区域。
b.车牌的定位在车牌区域识别车牌的位置，确定车牌的位置和大小。
c.车牌的分割将车牌图片中的字符分隔出来，方便后续的字符识别。
d.车牌字符的识别对车牌图片中的字符进行识别，提取车牌号码和车牌类型等信息。
（2）车型检测车型检测的目的是根据车辆图片识别车型信息，包括车型的品牌、型号、颜色、车身样式等。
车型检测可以通过视频流或图像等方式实现。
该部分的研究内容主要包括：a.车型的检测检测视频流或图像中的车辆，提取车辆的品牌、型号等信息。
b.车身颜色的识别识别车身的颜色信息。
c.车身样式的识别识别车身的样式信息，如轿车、SUV、MPV等。
三、课题的研究方法和技术路线（1）课题的研究方法本课题采用深度学习和计算机视觉技术来实现车牌识别和车型检测。
深度学习具有数据驱动、端到端学习的特点，可以通过大量的数据训练出准确的模型。
计算机视觉技术可以有效地识别车辆图片中的车牌和车型等信息。
为保证研究效果，本课题还会采用实验室实际数据进行实验验证。
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2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数／实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数／人工读取的车牌照总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
二、识别速度
二、软硬件体系结构
一个车牌识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成。而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品永久失效或采购困难。
(2)研究步骤
通过查阅大量相关资料，掌握并分析智能车牌识别技术的原理，掌握与车牌定位相关的技术方法、根据毕业论文的完成期限和论文的难度以及自己的水平合理分配时间。
时间安排：
根据毕业论文的完成期限和论文的难度以及自己的水平合理分配时间。
（1）开题：二学期第十周（2010年4月9日）
（2）开始对整理的资料进行筛选：二学期第十周（2010年4月10日）。
车辆牌照识别技术的研究现状：
早在70年代国外就有自动车牌检测系统用于检查被盗车辆的情况，自1988年提出车牌识别技术以来，人们己经对其进行了广泛的研究，其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。时至今日，己达到很高的应用水平。
我国车牌自动识别的研究起步较晚，约发生在八十年代末。由于我国的车牌规范不够，较为多样化，不同汽车车型有不同的规格、大小和颜色，所以车牌的颜色多，且位数不统一，对车牌识别造成了一定的苦难。国内做得较好的产品主要是中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”，除此之外国内的亚洲视觉科技有限公司、深圳市吉通电子有限公司、中国信息产业部下属的中智交通电子系统有限公司等也有自己的产品。国内也有一些关于车牌自动识别的文章，但是大都因条件各异而适用范围有限。从投入实用的效果来看，国内目前还没有真正满足实际需求且价格符合国情的产品。
研究的方法：
通过对车牌识别技术的了解，掌握与车牌定位相关的技术方法、与字符分割相关的技术方法、与字符识别相关的技术方法，然后通过查阅大量的相关资料达到本课题的研究目的。
研究手段和研究步骤：
(1)研究手段
通过各种方法学习智能车牌识别技术基础，要掌握与车牌定位相关的技术方法，然后查阅大量的相关资料分析智能车牌识别技术的原理。
来自实际应用的选择
即便是一个达到实用标准的车牌识别系统，由于所选择的技术路线，软硬件体系结构以及触发方式不同，要发挥其有效的功能，还得取决于实际的应用需求。
一、车牌识别技术路线
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定下车牌识别的技术路线。目前国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
2012年4月9日
指导教师意见：
指导教师：
年月日
注：课题类型填写：工程设计、技术开发、软件工程、理论研究等，同时注明X—真实课题；Y—模拟课题；Z—虚拟课题。
（1）王耀南.计算机图像处理与识别技术.北京:高等教育出版社，2001年
（2）孙即样.现代模式识别.国防科技大学出版社，2001
（3）章毓晋图像工程上册;图像处理与分析，清华大学出版社1999
（4）袁曾任.人工神经元网络及其应用.北京:清华大学出版社.1999年
（5）郑南宁.计算机视觉与模式识别.国防工业出版社.1998年
国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。利普视觉的车牌识别系统在实际应用中识别速度达到平均200毫秒。
三、后台管理体系
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟(下雪、冰雹、大雾等等)。后台管理体系的功能应该包括：
利普视觉的后台管理体系，采用多任务并行处理机制将前端车牌自动识别与后端图像数据库管理溶为一个整体，可靠保障图像数据和识别结果存储管理。同时，前端在进行实时车辆抓拍和车牌识别时，可以并行操作后台数据查询，统计、打印、存储与通信，互不影响。后台操作数据查询、统计、打印、存储与通信，也不影响前端实时车辆抓拍和车牌识别。利普视觉网络版的车牌识别系统软件，安装在系统客户端和服务端工作站，即可建成一个功能完善的机动车布防网络。操作人员在中心服务端工作站通过监控管理程序远程管理、维护各客户端工作站的系统，包括数据自动上传和下发、设置运行参数、查看系统运行状态和异常信息等。
三、触发方式
车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。车牌汉字子图像经过预处理后，对其结构特性进行统计分析，所得结果对于特征的选择和分类器设计都有很大的意义。
第十周：分析智能车牌识别技术的原理。
第十一周：掌握与车牌定位相关的技术方法。
第十二周：掌握字符分割相关的技术方法。
第十三周：掌握字符识别相关的技术方法及常见的应用实例。
（3）中间检查：二学期第十三周（2010年5月23日－2010年5月28日）。
（4）理论成果验证：二学期第十三周到十五周（2010年5月30日－2010年6月18日）。
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来报告
课题名称
智能车牌识别技术的研究
课题类型
智能车牌识别技术
导师姓名
学生姓名
学 号
专业班级
课题的目的意义:
随着汽车数量的逐年递增，摆在我们面前的是巨大的城市交通压力。如何高效地进行交通管理，越来越成为我们现实生活中的焦点问题。针对此问题，人们运用先进的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统，这些系统一般都包括车辆检测装置。通过这些装置对过往的车辆实施检测，提取相关交通数据，用于达到监控、管理和指挥交通的目的。汽车牌照的自动识别是车辆检测系统中的一个重要环节，它在交通监视和控制中占有很重要的地位，是实现交通管理现代化和智能化的重要前提。汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。传统的IC卡识别和条形码识别技术价格昂贵，设备复杂，采用数字图像处理技术可以节省辅助设备，降低成本，提高识别速度。识别算法的好坏直接影响到识别的正确率和识别速度。所以，研究基于数字图像处理的车牌识别方法，努力提高车牌识别系统的性能具有十分重要的实际意义。
第十四周：进行回顾，检查论文写作的进程及完成度。
第十五周：检查报告的完整性，进行更改及补充。
（5）论文报告整理及打印：二学期第十六周（2010年6月21日－2010年6月23日）。
前期课题检查，后期进行毕业论文写作。
预期成果：
（1）掌握智能车牌识别技术的原理。
（2）掌握与车牌定位相关的技术方法。
主要参考文献：
研究内容及方法：
车牌照是全世界唯一对车辆身份识别的标记，尽管牌照的字符、颜色、格式内容和制作材料会多种多样，但车牌照仍是全球范围内最为精确和特定的识别标记。根据国际交通技术有关统计，全世界范围内除中国以外，已经有78家公司在生产车牌识别产品。
评价车牌识别系统的技术指标
从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。
红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。利普视觉同时提供红外光路线识别技术。
一、识别率
一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%-95%。利普视觉的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率90%以上。
为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；