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，汽车保有量持续攀升，交通管理压力日益增大。
车牌识别作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通流量监控、车辆违章抓拍、停车场管理等领域发挥着至关重要的作用。
本选题旨在研究基于BP神经网络的车牌识别技术，并探讨其在实际应用中的可行性和有效性。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术的研究已经持续了数十年，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广泛的研究，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
本研究将围绕基于BP神经网络的车牌识别技术展开，主要内容包括以下几个方面:
1.BP神经网络原理:深入研究BP神经网络的基本原理、网络结构、学习算法以及优缺点，为车牌识别系统的构建奠定理论基础。
2.图像预处理:针对车牌图像的特点，研究有效的图像预处理方法，包括图像灰度化、去噪、边缘增强等，提高图像质量，为后续的车牌定位和字符分割做好准备。
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。
1.首先，进行文献调研，收集和阅读国内外关于车牌识别和BP神经网络的相关文献，了解该领域的最新研究动态和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.其次，对BP神经网络的基本原理、网络结构、学习算法等进行深入研究，并根据车牌识别的特点对BP神经网络进行改进和优化，以提高其在车牌识别中的性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于尝试将改进的BP神经网络应用于车牌识别，并针对车牌识别的具体问题，对BP神经网络的结构和参数进行优化，以提高其在车牌识别中的性能。
具体来说，本研究将在以下几个方面进行创新：
1.提出一种基于改进BP神经网络的车牌定位方法，利用车牌图像的纹理特征和颜色特征，提高车牌定位的准确率和鲁棒性。
2.提出一种基于BP神经网络的字符分割方法，利用字符的形状特征和空间位置关系，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] 赵永强,徐华,高尚,等.基于深度学习的车牌识别算法综述[J].计算机应用研究,2022,39(06):1645-1652.
[2] 薛云,刘丽,张小虎.改进YOLOv5s的自然场景下车牌识别方法[J].计算机工程与应用,2022,58(16):173-181.
[3] 林锦,张帆,林志贤,等.基于YOLOv5和文本识别网络的车牌识别方法[J].计算机应用,2022,42(05):1521-1527.
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