1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和城市化进程的加速，机动车保有量呈现爆炸式增长，随之而来的交通管理压力日益增大。
传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的需求，智能交通系统（ITS）应运而生，而作为ITS的重要组成部分，自动车牌识别（AutomaticNumberPlateRecognition，ANPR）技术成为了研究的热点。
自动车牌识别技术利用图像处理、模式识别等技术，自动识别车辆的车牌号码，提取车辆特征信息，实现对车辆的自动监控和管理。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动车牌识别技术研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已经取得了丰硕的成果，但仍然面临着一些挑战。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在自动车牌识别技术领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容如下:
(1)车牌图像预处理：针对采集到的车牌图像，进行灰度化、增强、去噪等处理，提高图像质量，为后续的车牌定位和字符识别奠定基础。
(2)车牌定位：研究基于颜色特征和边缘特征的车牌定位方法，通过分析车牌的几何特征和颜色特征，准确定位车牌在图像中的位置。
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，首先进行文献调研，了解国内外自动车牌识别技术的研究现状和发展趋势，并学习相关理论知识。
然后，根据研究内容，确定研究方案，选择合适的算法和技术路线，搭建实验平台，进行算法设计和系统实现。
具体步骤如下：
1.收集和整理相关文献资料，了解自动车牌识别技术的国内外研究现状、发展趋势以及存在的问题，学习车牌识别相关算法的理论知识。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新性研究：
1.研究基于深度学习的车牌识别算法。
传统的车牌识别算法多采用人工设计特征的方式，识别精度和鲁棒性有限。
本课题将尝试采用深度学习的方法，利用深度神经网络自动学习车牌图像的特征，提高车牌识别的精度和鲁棒性。
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]赵迪,刘伟,杜朋.基于深度学习的车牌识别技术综述[J].计算机工程与应用,2021,57(15):1-12.
[2]黄凯,王春晓,李志伟.融合边缘信息的车牌定位算法[J].计算机工程与应用,2020,56(19):174-180.
[3]张旭,张艳宁.一种改进YOLOv3的实时车牌识别算法[J].计算机应用,2021,41(S1):219-223.
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