车牌识别开题报告
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。
智能视频监控系统中车牌识别技术的研究的开题报告
智能视频监控系统中车牌识别技术的研究的开题报告一、选题背景随着社会的进步和科技的发展，智能视频监控系统已逐渐成为社会安全监管的重要工具之一。
在智能视频监控系统中，车辆管理是重要的一环。
车牌识别技术作为车辆管理的核心技术之一，得到了广泛应用，尤其是在智能停车场、城市交通管理等领域。
虽然已经有很多研究者对车牌识别技术进行了深入的研究，但是在实际应用过程中仍然存在很多问题。
例如，在复杂环境中车牌的识别率会降低，而且光线、角度等因素都会影响车牌的识别。
因此，对于车牌识别技术进行进一步的研究和优化，将为智能视频监控系统的应用提供更好的支持和保障。
二、研究内容及方法本文将针对现有车牌识别技术存在的问题，对车牌识别技术进行深入研究和优化。
具体来说，本文将从以下几个方面进行研究：1. 利用深度学习技术提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
深度学习模型已经在图像识别等领域得到了广泛应用，并取得了很好的效果。
本文将尝试将深度学习技术应用于车牌识别中，提高其准确率和鲁棒性。
2. 优化车牌检测算法。
车牌检测是车牌识别的第一步，其准确率直接影响车牌识别的结果。
因此，本文将重点优化车牌检测算法，提高其准确率和鲁棒性。
3. 设计合理的数据预处理方法。
数据预处理是车牌识别中很重要的一环。
例如，对于光线影响较大的场景，可以考虑对图像进行补光等操作，提高车牌识别的结果。
因此，本文将针对不同情况设计合理的数据预处理方法，提高识别率。
本文将采用图像处理和机器学习等技术进行研究，并使用公开数据集和实际数据集进行实验验证。
三、研究意义和价值本文将深入研究车牌识别技术，针对现有技术存在的问题进行优化和改进，提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
这将为智能视频监控系统的应用提供更好的支持和保障，也将为城市交通管理、智能停车场等领域提供更好的解决方案。
同时，本文也为车牌识别技术的发展提供参考和借鉴，提高车牌识别技术的水平。
四、预期成果和进度安排本文的预期成果包括：1. 对现有车牌识别技术进行深入研究和优化，提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
车牌字符识别算法的研究和实现的开题报告
车牌字符识别算法的研究和实现的开题报告一、选题背景和意义随着交通工具的普及和城市化的快速发展，车辆管理已成为当今社会中不可或缺的重要组成部分。
车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，能够有效地提高交通管理的效率和质量。
而车牌字符识别算法则是车牌识别技术中的重要组成部分。
车牌字符识别算法可以从车辆图像或视频中提取车牌上的字符信息，用于车辆的分类、计费、违章查询等诸多方面。
目前，车牌字符识别技术已经广泛应用于智能交通系统、停车场管理、高速公路收费、城市公共交通、车辆安保等领域。
随着交通工具数量的不断增长和流量的不断提高，车牌字符识别技术的应用前景必将越来越广阔。
因此，本文选取车牌字符识别算法的研究和实现作为毕业设计的选题，旨在通过对该课题的研究和实践，深入了解车牌字符识别算法的相关原理和技术，提高自身的编程能力和算法设计能力，为今后的就业和学术研究打下坚实的基础。
二、选题的研究内容和目标车牌字符识别算法是一项涉及多个学科的技术，包括图像处理、模式识别、计算机视觉等。
本文将从以下几个方面入手，对车牌字符识别算法进行研究和实现：1. 车牌图像的处理和预处理。
重点研究车牌图像处理和预处理的方法，包括图像增强、图像二值化、形态学处理等。
2. 特征提取算法的研究。
特征提取是车牌字符识别算法的重要组成部分。
本文将综合考虑不同的特征提取算法，并选取适合本课题的算法进行实现和优化。
3. 字符识别算法的研究。
字符识别是车牌字符识别算法的关键部分，本文将研究不同的字符识别算法，并选取适合本课题的算法进行实现和优化。
4. 算法性能评价和优化。
本文将对所选取的算法进行实验验证和性能评价，并通过对实验结果的分析和讨论，对算法进行优化和改进。
三、预期研究成果本文的预期研究成果包括以下方面：1. 实现一套车牌字符识别系统，并验证其识别率和处理速度等性能指标。
2. 掌握车牌字符识别算法的基本原理和方法，并能够根据实际需求选择合适的算法进行设计与优化。
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。
关于车牌字符识别技术的研究的开题报告
关于车牌字符识别技术的研究的开题报告一、研究背景随着汽车数量的日益增多，车辆管理和交通管理变得越来越重要。
车牌识别技术是自动化车辆管理系统中的关键技术之一，旨在提高车辆管理和交通管控的效率。
车牌字符识别是车牌识别技术的核心环节，其准确率、稳定性和高效性直接关系到车牌识别系统的可用性和可靠性。
二、研究现状车牌字符识别技术的研究已经十分成熟，其应用范围广泛，包括物流、停车场、交通流量监测、安防等领域。
从技术方案来看，主要包括传统图像处理和机器学习两类方法。
传统图像处理方法包括车牌预处理、字符分割、字符识别等环节，需要提取出车牌图像中的字符特征，再使用机器学习算法进行分类识别。
而机器学习方法则包括基于特征的方法和基于深度学习的方法两种，前者需要根据车牌图像提取特征，而后者则需要经过大量训练才能实现多种车牌字符的分类识别。
三、研究内容和意义本项目旨在探究车牌字符识别技术在图像处理和机器学习中的应用。
具体来说，本项目将研究以下内容：1. 车牌图像的预处理方法。
选择合适的预处理算法对车牌图像进行噪声抑制、增强、二值化和形态学变换等处理，以提高车牌字符定位和识别的准确率和稳定性。
2. 车牌字符定位和分割算法。
针对不同的车牌类型，设计合适的字符定位和分割算法，以克服车牌字符分布不均的问题，提高字符分割的精度。
3. 车牌字符识别的特征提取算法。
根据车牌字符的特点，设计合适的特征提取算法，以提高字符分类识别的准确性和鲁棒性。
4. 基于机器学习的车牌字符分类识别算法。
采用常见的机器学习算法，如SVM、神经网络等，进行车牌字符分类识别实验，并对实验结果进行分析和评估。
本项目的意义在于提高车牌识别技术的精准度和自动化程度，为车辆管理和交通管理等领域提供有效的技术支持和服务。
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。
车载式车牌识别系统的研究与应用的开题报告
车载式车牌识别系统的研究与应用的开题报告一、课题背景和意义车牌识别系统是现代交通管理中非常重要的一项技术，能够有效地帮助交通管理部门实现对车辆的自动识别、监控和管理。
目前，车牌识别系统已经广泛应用于高速公路收费、交通违法监控、停车场管理等领域。
现有的车牌识别系统主要有两种类型，一种是固定式车牌识别系统，另一种是车载式车牌识别系统。
固定式车牌识别系统主要用于停车场管理和路口监控等固定场所，而车载式车牌识别系统则主要应用于车辆巡检和巡逻等移动场所。
本论文研究的是车载式车牌识别系统。
由于车载式车牌识别系统需要在移动中对车辆进行识别，所以需要考虑到移动过程中光照和摄像头晃动等因素对车牌识别精度的影响。
因此，设计一套高效、准确的车载式车牌识别系统对于提高交通管理水平、缓解交通拥堵具有重要的现实意义。
二、研究内容和目标本论文拟研究车载式车牌识别系统的关键技术，包括图像采集、图像处理、车牌定位、字符分割和字符识别等。
具体研究内容如下：1. 对车载式车牌识别系统的原理和关键技术进行深入研究，了解车牌识别系统的主要算法和应用场景。
2. 根据车载式车牌识别系统的特点，设计采用的摄像头和处理器，保证系统的稳定性和高效性。
3. 研究车牌定位算法，根据车牌形状和颜色的特征，实现车牌的自动定位，保证车牌识别精度。
4. 研究字符分割算法，对车牌上的字符进行有效分割，以便进行后续的字符识别。
5. 研究字符识别算法，实现车牌上字符的准确识别，并进行车牌号码的验证、比对及记录。
三、研究方法和技术路线本论文采用实验室研究和算法仿真相结合的方法，具体技术路线如下：1. 设计并实现车载式车牌识别系统的硬件和软件框架，搭建实验环境。
2. 利用MATLAB等软件平台，对车牌识别系统的图像处理算法进行仿真和验证。
优化算法，提高车牌识别精度。
3. 利用C++等编程语言，实现车牌识别系统的软件程序，完成对所有算法的实现。
4. 进行实际测试，对车牌识别系统的性能进行评价，验证系统的可行性和实用性。
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。
车牌识别技术研究开题报告
车牌识别技术研究开题报告摘要：车牌识别技术是一种基于计算机视觉和图像处理技术的应用，可以自动识别并提取车辆上的车牌信息。
随着交通管理的日益重要和车辆数量的不断增加，车牌识别技术应运而生。
本文将对车牌识别技术的研究进行探讨，包括其发展历程、相关技术原理、应用场景以及存在的问题和挑战。
通过对车牌识别技术的研究，我们可以为相关领域的研究和应用提供理论和技术支持。
一、引言车牌识别技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，它与交通管理、车辆安全和智能交通系统等相关。
传统的车牌识别方法通常基于模板匹配、特征提取和机器学习等技术，但在复杂的实际应用场景中仍然存在一些问题。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的车牌识别方法取得了令人瞩目的成果。
在本文中，我们将对车牌识别技术的研究进行探讨，旨在提供理论和技术支持。
二、车牌识别技术的发展历程车牌识别技术的起源可以追溯到20世纪80年代，当时主要依靠传统的图像处理和模式识别技术。
随着计算机视觉和机器学习的发展，车牌识别技术在90年代取得了重要突破，尤其是在泛化能力和抗干扰能力方面。
进入21世纪，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的车牌识别方法取得了巨大的进步和发展。
三、车牌识别技术的原理车牌识别技术的基本原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
首先，对输入的图像进行预处理，包括灰度化、滤波和增强等操作，以提高后续处理的效果。
然后，通过车牌定位算法，确定图像中的车牌位置。
接下来，使用字符分割算法将车牌中的字符单独分割出来。
最后，利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，提取并输出车牌上的字符信息。
四、车牌识别技术的应用场景车牌识别技术广泛应用于交通管理、治安监控和智能交通系统等领域。
在交通管理中，车牌识别技术可以用于违章抓拍和车辆管理；在治安监控中，车牌识别技术可以用于车辆实时监控和犯罪侦测；在智能交通系统中，车牌识别技术可以用于车辆通行记录和收费系统。
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。
车辆牌照识别系统关键技术研究的开题报告
车辆牌照识别系统关键技术研究的开题报告一、选题背景及意义车辆牌照识别系统（Automatic License Plate Recognition，ALPR）是一种基于计算机视觉技术开发的能够自动获取并识别车辆牌照信息的系统。
该系统具有广泛的应用前景，包括交通管理、安防监控、停车场管理等领域。
在交通管理领域，该系统能够通过牌照信息获取车辆的行驶路线、违规行驶情况等信息，有助于交通管理部门监测道路交通状况、实施交通规范，并对违规行驶行为进行处罚。
在安防监控领域，该系统能够通过识别车牌获取车辆的入出场时间、地点等信息，有助于维护公共安全和治安秩序。
在停车场管理领域，该系统能够通过识别车牌实现自动计费、快捷进出停车场等功能。
因此，研究车辆牌照识别系统的关键技术，有助于推动该领域的发展，提高系统的识别率和准确率，满足社会的需求。
二、研究内容和方法本研究旨在探究车辆牌照识别系统的关键技术。
具体研究内容和方法如下：1. 车辆牌照区域的提取技术。
该技术是车辆牌照识别系统的关键之一，需要通过对车辆图像的处理，对牌照区域进行定位和提取。
2. 车牌字符分割技术。
该技术是识别车牌字符的前提，需要对车牌图像进行预处理，将车牌上的字符进行分割，以便后续的识别工作。
3. 车牌字符识别技术。
该技术是车辆牌照识别系统的核心部分，需要通过对车牌字符进行识别，获取车牌上的文字信息。
4. 系统综合效能的评估。
对开发的车辆牌照识别系统进行综合效能评估，包括识别率、准确率、速度等指标，以便优化系统性能。
本研究将采用文献调研、实验研究和数据分析等方法进行。
三、预期成果和意义本研究预计取得的成果如下：1. 设计并开发一套高效的车辆牌照识别系统，提高识别率和准确率，满足社会日益增长的需求。
2. 研究车辆牌照识别系统的关键技术，包括车牌区域提取、车牌字符分割和字符识别等技术，并对不同技术方案进行比较和分析，为后续的研究提供参考。
3. 对车辆牌照识别系统进行综合效能评估，以便优化系统性能，提高识别准确率和效率。
车牌识别方法研究开题报告
车牌识别方法研究开题报告1. 引言车牌识别是计算机视觉领域中的重要应用之一，它可以通过图像处理和模式识别技术自动识别车辆的车牌信息。
车牌识别技术在交通管理、安防监控、智能停车场等领域有着广泛的应用前景。
本研究旨在探索车牌识别的相关方法，提高车牌识别算法的准确率和鲁棒性。
2. 研究背景车牌识别一直是计算机视觉领域的研究热点之一。
传统的车牌识别方法主要基于图像处理技术和模式匹配算法，但由于车牌图像复杂多变、光照条件不一致、噪声干扰等因素的影响，传统方法在实际场景中存在一定的识别误差和鲁棒性不足的问题。
为了提高车牌识别的准确率和鲁棒性，近年来，研究者们提出了许多新的方法和算法。
3. 研究目标和意义本研究的主要目标是探索车牌识别的相关方法，提高车牌识别算法的准确率和鲁棒性。
具体而言，我们将通过以下几个方面来实现目标：1.分析和比较不同的车牌识别方法，包括传统方法和深度学习方法。
2.研究车牌图像的预处理技术，包括图像去噪、图像增强和图像分割等方面的方法。
3.探索基于深度学习的车牌识别算法，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构。
4.实验评估不同方法在真实场景中的性能，并分析其优缺点。
通过研究和比较不同的车牌识别方法，本研究有望为车牌识别算法的改进提供思路和方法，为实际应用场景中的车牌识别问题提供准确、高效的解决方案。
4. 研究方法和步骤为了达到研究目标，本研究将采取以下方法和步骤：4.1 数据收集和预处理我们将收集包括不同地区、不同时间和不同光照条件下的车牌图像数据集。
在数据预处理阶段，我们将对图像进行去噪、增强和分割等处理，以提高后续算法的准确性。
4.2 传统方法的实现与比较我们将实现一些常用的传统车牌识别方法，如基于颜色特征的车牌定位、基于形状特征的字符分割和基于模式匹配的字符识别等。
通过对比实验分析这些方法的准确率和鲁棒性。
4.3 深度学习方法的实现与比较我们将探索基于深度学习的车牌识别方法，如基于卷积神经网络的端到端车牌识别和基于循环神经网络的车牌字符识别。
车牌自动识别系统的算法研究的开题报告
车牌自动识别系统的算法研究的开题报告一、选题背景和意义在大多数城市，交通拥堵已成为一个普遍的问题。
尤其在城市中心地区，停车位的供不应求已经成为一个日益加剧的问题。
为了解决这个问题，许多城市已经开始引入车牌自动识别技术。
这项技术可以自动识别车辆的牌照，并将这些数据用于车辆管理、道路规划以及收费等。
这项技术无疑可以提高城市的运行效率，提高生活质量。
因此，本文选取车牌自动识别系统的算法研究为论题。
旨在探讨如何利用计算机视觉和图像处理技术来实现车牌自动识别。
二、研究目的和内容本文的主要目的在于研究车牌自动识别系统的算法，并探讨如何利用图像处理和计算机视觉技术来实现。
具体内容包括以下几个方面：1. 深入研究车牌自动识别技术的原理、技术流程及算法。
2. 探讨车牌自动识别技术存在的问题和挑战。
3. 分析车牌自动识别系统中各种算法的优缺点，并比较它们的性能。
4. 提出一种基于深度学习的车牌自动识别算法，并与传统方法进行比较。
三、研究方法和流程本文将采用以下方法和流程：1. 文献综述：通过查阅相关文献，了解车牌自动识别技术的研究现状和发展趋势，并分析不同的算法及其性能。
2. 原理分析：对车牌自动识别技术的原理及其各种算法进行深入分析。
3. 系统设计：根据原理分析，设计一种基于深度学习的车牌自动识别算法，并对其进行实验验证。
4. 实验验证：通过实验对所提出的算法进行验证，并与传统方法进行性能比较。
四、研究计划和进度安排本文的研究计划安排如下：1. 第一周：查阅相关文献，了解车牌自动识别技术的研究现状。
2. 第二周：深入分析车牌自动识别技术的原理及其各种算法。
3. 第三周：根据原理分析，设计一种基于深度学习的车牌自动识别算法。
4. 第四周至第七周：进行实验验证，并对所提出的算法进行性能比较。
5. 第八周：整理所有数据资料，准备论文的初稿。
6. 第九周至第十五周：撰写论文，包括摘要、引言、文献综述、理论分析、实验验证、结论等。
车牌识别硬件系统的研究与设计的开题报告
车牌识别硬件系统的研究与设计的开题报告一、选题背景随着城市化进程不断加快，车辆数量大幅增长，交通管理和安全变得越来越重要。
其中，车牌识别技术作为一种高效、准确、自动化的交通管理手段被广泛应用。
车牌识别系统可以对车辆进行跟踪、管理，提高道路安全和交通流畅度，具有广泛的应用前景。
目前，在车牌识别技术方面，国内外研究较为成熟，已经有许多成熟的算法和技术可以应用于车牌识别。
但是，实际应用中，不同场景的车牌识别要求有所不同，需要根据实际需要进行系统设计和硬件开发。
因此，本课题旨在研究与设计一种车牌识别硬件系统，以满足实际应用需求。
二、选题目的本课题的主要目的是研究与设计一种车牌识别硬件系统，通过硬件系统的设计与开发，实现快速准确地对车辆进行识别，提高交通管理的效率和安全性。
三、选题内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面：1. 车牌识别算法的研究。
在车牌识别技术中，首先需要对车辆的图像进行处理，提取出车牌区域，并对车牌图像进行处理、分割和字符识别等操作。
因此，本课题将从车牌识别算法研究入手，选择最适用的算法，并实现相应的程序。
2. 车牌识别硬件系统的设计。
硬件系统是车牌识别技术的重要组成部分，对系统性能和效率有着重要的影响。
本课题将根据需求设计车牌识别硬件系统，并实现相应的电路、机械和软件系统。
3. 车牌数据存储和管理系统的设计。
在车牌识别系统中，需要将识别的车牌数据存储在本地或云端，方便后续的管理和分析。
因此，本课题将设计相应的车牌数据存储和管理系统，并实现数据的统计、查询和导出等操作。
四、预期成果本课题的预期成果主要包括以下几个方面：1. 车牌识别算法的实现与优化。
2. 车牌识别硬件系统的设计与开发，并能够实现车牌的快速准确识别。
3. 车牌数据存储和管理系统的设计与开发，并能够实现数据的存储、查询和统计等操作。
4. 在实际应用中进行测试和调试，验证系统的性能和可靠性。
五、研究方法本课题的研究方法主要包括以下几个方面：1. 文献调研。
车辆牌照智能识别若干关键技术的研究的开题报告
车辆牌照智能识别若干关键技术的研究的开题报告一、题目车辆牌照智能识别若干关键技术的研究二、背景和研究意义现代交通系统中，车辆牌照的识别与管理是至关重要的一环。
传统的手动识别方式因为效率低、误判率高等问题已经不能满足当前的需求。
而随着各种自动化技术的发展，车牌识别系统逐渐得到了广泛应用。
在城市交通管理、道路收费、治安监控等方面，车牌识别技术发挥着重要作用。
车辆牌照智能识别技术是指利用计算机视觉技术对车辆牌照进行自动识别与提取。
该技术具有较高的识别准确率和处理速度，不仅能够方便实现城市交通管理，还可以用于车辆追踪和安保监控。
因此，本研究的意义在于探究车辆牌照智能识别技术的相关理论和方法，提出适合实际应用的解决方案，为现代交通管理提供技术支持。
三、研究内容和方法本研究拟从以下几个方面进行探究：1. 车牌识别算法原理。
本研究将利用计算机视觉技术，对传统的车牌识别算法进行改进和优化。
主要从图像预处理、特征提取、分类器训练等方面进行探究。
2. 目标检测与定位。
在汽车识别技术的实现中，车牌的定位与检测是必须要解决的问题。
本研究将探究基于深度学习的目标检测技术，并对不同的目标检测算法进行比较分析。
3. 多种环境下的识别效率。
本研究将针对不同数据集和不同环境下的识别效率进行测试和分析。
主要从光照、天气、车速等因素进行探究。
综上所述，本研究将基于计算机视觉技术，利用深度学习算法，对车辆牌照智能识别技术进行相关研究。
以提高车辆牌照识别的准确度和速度，有效的实现车辆的智能管理。
四、预期成果本研究预计获得以下成果：1. 根据车牌识别算法的原理与方法，提出一种高准确度的车牌识别方法。
2. 基于深度学习的目标检测技术，提出一种高效准确的车牌检测方法。
3. 通过测试和分析，掌握在不同环境下车牌智能识别技术的实验结果和分析，为实际应用提供有力的参考。
五、研究进度安排本研究的时间安排如下：1. 第一周至第二周：熟悉相关文献资料并确定研究方向。
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。
车牌识别算法研究及系统设计的开题报告
车牌识别算法研究及系统设计的开题报告一、选题背景和意义随着城市化进程的加速和车辆数量的不断增长，停车管理成为城市管理的一个难点问题，而车牌识别技术是实现智能化、自动化停车管理的重要手段之一。
车牌识别技术可以通过识别车辆的牌照号码自动进行车辆出入场记录、计费、预约等操作，大大提高了停车场管理效率和服务质量。
车牌识别技术在实际应用中存在一些问题，如光照变化、天气变化、遮挡等问题，这些问题对车牌识别的准确性和稳定性产生了影响。
因此，对车牌识别算法进行研究和开发，提高车牌识别的准确率和鲁棒性，具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容和思路本论文主要研究车牌识别算法及系统设计，具体包括以下内容：1. 车牌图像处理基于图像处理方法对车牌图像进行预处理，包括去噪、二值化、形态学处理等，提高图像质量和清晰度，为后续的车牌识别提供可靠的基础。
2. 车牌定位针对车牌在图像中的位置不固定的问题，采用基于边缘检测和连通区域分析方法进行车牌的定位。
3. 车牌字符分割利用字符间的垂直距离和水平距离的分布规律对车牌字符进行分割，得到单个字符的图像。
4. 字符识别采用支持向量机（SVM）算法进行字符识别，针对车牌中汉字、字母和数字混杂的情况，建立多类分类模型。
5. 车牌识别系统设计以Visual Studio为开发环境，采用MFC框架设计车牌识别系统，同时将算法转化成C++程序，实现车牌识别的自动化、实时化。
三、预期成果本论文的预期成果包括：1. 完整的车牌识别算法流程和具体实现代码。
2. 基于C++的车牌识别系统，并且可以实时处理车牌图像，达到较高的识别精度和实时性。
3. 针对光照变化、天气变化和遮挡等问题，提供相应的解决方案，提高车牌识别鲁棒性。
四、研究进度安排1. 第一周，完成文献调研并整理出文献综述。
2. 第二周，学习车牌图像处理和车牌定位的相关知识。
3. 第三周，研究车牌字符分割和字符识别的方法，学习SVM算法以及多类分类模型的构建。
车牌定位识别算法研究的开题报告
车牌定位识别算法研究的开题报告一、选题背景车牌识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，其应用范围涵盖了智能交通、安防监控、车辆管理等多个领域。
其中，车牌定位算法作为车牌识别的重要前置环节，其准确性和鲁棒性对整个车牌识别系统的性能影响非常大。
二、研究内容本文将以车牌定位算法为研究对象，深入探究基于深度学习的车牌定位算法的优化方法和应用。
具体研究内容如下：1. 调研已有的车牌定位算法，对比各算法的优缺点，确定待研究的算法。
2. 基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，构建针对车牌定位的神经网络模型。
3. 探究数据增强方法对车牌定位算法性能的影响，设计针对该算法的数据增强方案。
4. 提出基于深度学习的车牌定位算法的优化方案，并在数据集上进行实验验证。
5. 在实际应用场景中，测试车牌定位算法的鲁棒性和准确性。
三、研究意义车牌定位算法是车牌识别系统的重要前置环节，其准确性和鲁棒性对整个识别系统的性能影响非常大。
本文对基于深度学习的车牌定位算法进行了研究和优化，其主要意义在于：1. 提高车牌识别系统的准确性和鲁棒性。
2. 为智能交通、车辆管理等领域提供更加先进的技术支持。
3. 推进深度学习在计算机视觉领域的应用和发展。
四、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 调研文献，了解已有的车牌定位算法，并分析各算法的优缺点。
2. 基于Python编程语言，使用深度学习框架TensorFlow构建车牌定位算法模型。
3. 使用数据增强技术提高数据集的多样性，增强模型的泛化能力。
4. 在各种实验条件下，对模型进行训练和测试，并对结果进行评估和分析。
5. 针对实际应用场景进行模型的优化和调整。
五、预期结果1. 基于深度学习的车牌定位算法在测试数据集上的准确率将大于90%。
2. 采用本文提出的数据增强方案，可显著提高算法的鲁棒性和准确性。
3. 针对实际应用场景进行优化调整后，算法可应用于实际的车牌识别系统中，提高整个系统的性能。
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[3]李炜，黄心汉，王敏. 车牌自动识别系统中车牌分割的研究. 2009(zk).
[4]陈继荣. 基于字符检测的车牌定位方法[J].计算机工程.2010(03).
[5]关学忠，刘勇智. 基于数字图象处理的车牌定位继字符分割算法[J].装备制造.2010(01).
④系统实现流程图。
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).
2.研究方法及方案
（1）读入图像
输入的图像由于受到天气、光照等的影响，再加上车牌老化污损、陈旧褪色，这些都可能使车牌图像产生对比度不足的弊端，图像细节分辨不清，车牌字符部分不突出。而且，对高速行进中的汽车拍摄的图像往往产生模糊、扭曲、变形等现象，这都增加了预处理的难度。而这些处理需要很复杂的过程，因为系统把读入的图片默认为比较清晰的、几乎没有倾斜度的图片。
二、要解决的主要问题
本系统要解决的问题有：
1、车牌图像信息的获取。
2、图像处理算法的设计实现。
3、车牌精确提取。
4、特征入库。
三、设计方案
1.系dio 2010开发环境进行开发，windows 7进行测试，测试样本将使用自己拍摄的汽车图片，以保证程序的正确性和可信性。
[14]庞茂群,邓开发.一种基于灰度图像的车牌定位方法[J].计算机工程与科学.2009(10).
[15]裴加强.车牌识别系统中车牌定位方法的研究[J].可编程控制器与工厂自动化.2009(09).
[16]吕文敏.车牌识别系统中图像的采集和定位问题研究[J].计算机与现代化.2009(03).
[17]董妍.基于图像处理的车牌识别算法研究与仿真[D].哈尔滨理工大学.2010.
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。
[10]陈昌涛.基于彩色和黑白纹理分析的车牌定位方法[D].重庆大学 2008.
[11]谢伟生.车牌定位及字符分割算法的研究预实现[D].西南交通大学 2010.
[12]郭景云.图像处理与车牌识别[J]。科技资讯 2007(12).
[13]廖翔云，许锦标，龚仕伟. 车牌识别技术研究[J].微机发展.2003(s2).
提取出来。
（5）字符识别
应用模板匹配的算法来实现字符的识别，要求能准确地识别车牌。
总体设计流程图
图1 总体设计流程图
总体功能结构图
图2 总体功能结构图
四、设计计划及进度安排
研究阶段一(2015年1月19日——2015年3月8日)
实现系统的初步构架：
①进行系统的需求分析；
②得出系统所要实现的功能；
③如何实现系统的解决思路；
[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
一、课题的来源、研究背景及设计目标
1.课题来源：
本项目属于毕业设计，来源于实验实习。
2.研究背景：
随着汽车数量的增加，城市交通状况日益受人们的重视，如何进行有效的交通
管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视，管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的目的。因此，智能交通系统ITS（intelligent traffic system）已成为世界交通领域研究的重要课题。车牌识别系统LPR(license plate recognition)作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场的项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌识别，从而降低交通管理工作的复杂度。
[18]聂洪印.车牌识别系统中关键算法的研究与实现[D].山东大学.2009.
[19]姚蕾.车牌识别系统的软件设计与实现[D].上海交通大学.2010.
[20]徐晓涛.车牌识别中关键技术的研究[D].东华大学 .2012.
是否同意该生开题：□是□否
指导教师签名：
年 月 日