1. 本选题研究的目的及意义
车牌识别技术作为计算机视觉和模式识别的重要应用领域，近年来发展迅速，并在交通管理、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。
本选题旨在研究和设计一种基于MATLAB的车牌识别系统，以提高车牌识别的准确率和效率。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已经取得了显著的成果，并广泛应用于各个领域。
1. 国内研究现状
国内对车牌识别技术的研究起步较晚，但发展迅速。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:系统地阅读和分析国内外车牌识别技术相关文献，了解该领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:明确车牌识别系统的功能需求和性能需求，为系统设计提供依据。
3.系统设计:基于MATLAB平台，设计车牌识别系统的总体架构，包括图像预处理模块、车牌定位模块、字符分割模块、字符识别模块等，并确定各模块的功能和接口。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于以下几个方面：
1.算法改进:在传统车牌定位、字符分割和字符识别算法的基础上，进行改进和优化，以提高算法的准确率、效率和鲁棒性。
例如，针对复杂背景下的车牌定位问题，可以采用基于深度学习的目标检测算法，提高车牌定位的准确率。
2.系统集成:将图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等模块进行有机集成，构建完整的车牌识别系统，并对系统的性能进行测试和评估。
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] 赵爽,刘兆宏,张凯. 基于聚类和深度学习的自然场景车牌识别[J]. 计算机应用,2021,41(06):1749-1755.
[2] 谢天保,刘青山,李冠华,等. 基于改进YOLOv3和DenseNet的车牌识别方法[J]. 计算机应用,2021,41(03):815-821.
[3] 黄颖,陈广,李林. 基于改进YOLOv3与LPRNet的车牌识别[J]. 计算机工程与应用,2021,57(01):210-215.
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