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基于图像处理的车牌自动识别系统关键算法研究的开题报告
一、选题背景与意义
车牌自动识别系统是一种自动化交通监管技术，其作用是对车辆的行驶轨迹进行实时监测，快速准确识别车辆的车牌号码，从而实现对车辆行驶的管控。这种技术应用广泛，可以用于交通流量统计、违章处理、安防管理等多种领域。
车牌自动识别系统的核心是车牌识别算法，其基本工作流程是：首先将图像采集设备获取到的车辆图像进行处理，提取出车牌区域，并将这部分图像进行字符分割和识别，最终输出车牌号码。因此，对于车牌自动识别系统而言，车牌识别算法的性能和准确率是至关重要的。
因此，本文将基于图像处理的车牌自动识别系统关键算法进行研究，旨在提高车牌识别算法的识别准确率和稳定性，提升车牌自动识别系统的实用价值和应用范围。
二、研究内容和方案
1.车牌图像预处理算法研究：包括消除图像噪声、图像增强、车牌区域定位等预处理步骤。
2.车牌字符分割算法研究：使用基于边缘检测、颜色分割或特征分析等方法，将车牌图像中的字符分割出来，便于后续识别。
3.车牌字符识别算法研究：通过深度学习、基于SVM（支持向量机）的特征提取和分类、基于统计模型的方法等，对分割出的车牌字符进行识别。
4.系统集成与性能评估：将预处理、分割和识别算法进行整合，设计一个完整的车牌自动识别系统，并进行系统性能评估。
三、研究预期结果及贡献
本文的预期结果如下：
1.提出一种高效、准确的车牌图像处理方法，包括图像的预处理和车牌区域的定位方法，提高车牌识别的准确率和稳定性。
2.提出一种基于边缘检测和特征提取的车牌字符分割算法，准确快速地将车牌区域中的字符分割出来，方便后续识别。
3.设计基于深度学习和SVM等方法的车牌字符识别算法，提高车牌字符的识别准确率。
4.设计一个完整的车牌自动识别系统，对系统进行性能评估，选择最佳的算法组合，提高整个系统的稳定性和识别准确率。
5.为车牌自动识别技术的发展做出贡献，为实践交通安全和提高交通管理效率做出了一定的贡献。
四、进度安排
第一阶段（1~2周）：文献调研与综述撰写；
第二阶段（3~4周）：车牌图像预处理算法研究，完成图像预处理算法的编写和评估；
第三阶段（3~4周）：车牌字符分割算法研究，完成车牌字符分割算法的编写和评估；
第四阶段（5~6周）：车牌字符识别算法研究，完成车牌字符识别算法的编写和评估；
第五阶段（2~3周）：系统整合与性能评估，完成车牌自动识别系统的设计和性能评估；
第六阶段（1~2周）：论文写作、完善设计和评估结果。
五、参考文献
1.ZhangT,XiaG,LiuW,etal.Deeplearning-basedvehicledetectionandrecognition:Acomprehensivereview[J].Neurocomputing,2016,187:352-362.
2.ZhangJ,YinY,ShangF,etal.AReviewofLicensePlateRecognitionSystems[J].InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,2016,30(02):1-37.
3.LianR,LiZ,WangG,etal.AnenhancedPlate-locatingAlgorithm[J].InternationalJournalofComputerScienceandNetworkSecurity,2009,9(10):236-241.
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5.WangK,SunJ,DongJ,etal.Alicenseplaterecognitionalgorithmbasedonprincipalcomponentanalysisandsupportvectormachine[J].JournalofAppliedRemoteSensing,2015,9(1):1-12.