1. 本选题研究的目的及意义
随着交通管理的智能化发展，车牌识别技术在交通流量监测、车辆监控、停车场管理等领域得到广泛应用。
然而，现实场景中车牌图像常受到污损、遮挡等因素的影响，导致识别精度下降，甚至无法识别，给交通管理带来了挑战。
因此，对污损车牌的检测与识别技术的研究具有重要的现实意义和应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来，随着深度学习技术的兴起，车牌识别技术取得了显著进展。
然而，污损车牌的检测与识别仍然是一个具有挑战性的问题。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对污损车牌的特点和难点，采用图像处理、深度学习等技术，研究高效的污损车牌检测与识别方法，并开发一套完整的污损车牌检测与识别系统。
1. 主要内容
1.污损车牌检测技术研究：a)研究基于图像预处理的污损检测方法，例如灰度化、二值化、边缘检测等，提取车牌图像的特征，并根据特征差异判断是否存在污损。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解污损车牌检测与识别的研究现状、技术方法和最新进展，为研究方案的制定奠定基础。
2.算法研究与设计阶段：a)针对不同类型的污损，设计相应的污损检测算法，例如基于图像处理的边缘检测、形态学处理、颜色特征分析等方法，以及基于深度学习的卷积神经网络(CNN)污损区域分割方法。
b)研究针对污损车牌的字符分割和识别算法，例如基于投影法、连通域分析的字符分割方法，以及基于字符修复、特征增强的字符识别方法，并对比分析不同算法的性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对不同类型的污损，例如污渍、遮挡、磨损等，设计相应的污损检测算法，提高算法的针对性和鲁棒性。
2.结合图像处理和深度学习技术，研究高效的污损车牌字符分割和识别算法，提高识别算法对污损的容忍度。
3.开发一套完整的污损车牌检测与识别系统，并在实际场景中进行测试和应用，验证系统的实用性和有效性。
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] 张雪松,王向阳,王健.污损车牌图像修复算法研究[J].电子技术应用,2021,47(12):177-181.
[2] 刘辉,王科俊,陈向宁.基于深度学习的污损车牌检测与识别[J].计算机应用,2020,40(08):2295-2301.
[3] 吴俊,吴志勇,吴迪.基于改进Faster R-CNN的污损车牌检测[J].计算机工程,2020,46(06):268-274.
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