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，汽车保有量持续增长，交通管理压力日益增大。
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，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，因此对其进行深入研究具有重要的现实意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，车牌识别技术得到了国内外学者的广泛关注和研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车牌识别领域展开了大量研究，并在车牌定位、字符分割、字符识别等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对车牌识别中的关键问题，重点研究以下内容：
1.图像预处理:-研究不同图像灰度化方法对车牌识别精度的影响，选择合适的灰度化方法。
-研究图像增强技术，提高图像对比度，突出车牌区域特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析：-查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题。
-分析现有车牌识别算法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现：-根据研究内容，设计车牌识别算法，包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等模块。
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.改进的车牌定位算法:-提出一种融合多种特征的车牌定位方法，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
-结合深度学习技术，例如FasterR-CNN或YOLO，进行更精确的车牌定位。
2.优化的字符分割方法:-提出一种自适应的字符分割方法，能够根据车牌图像的特征自动调整分割参数，提高字符分割的准确率。
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] 彭梦,李毅,谢跃.基于改进YOLOv5的小目标车牌识别[J].自动化与仪器仪表,2023,44(04):5-8 12.
[2] 冯宇. 基于深度学习的自然场景下车牌识别算法研究[D].南京邮电大学,2022.
[3] 周洲,李文举,刘晓敏.基于改进YOLOv5s的实时车牌识别[J].计算机工程与应用,2022,58(17):180-187.
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