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复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究的中期报告
中期报告
一、课题研究背景
车牌识别技术是智能交通系统中非常重要的一项技术。它是整个智能系统中实现车辆快速通行和准确判断车辆信息的关键之一。而车牌定位和字符分割技术则是车牌识别技术的前置技术，它对车牌字符识别的准确性起到了至关重要的影响。
车牌定位和字符分割技术主要面临的问题是车辆行驶过程中不规则的光照和复杂的背景干扰，因此，要解决车牌定位和字符分割问题，需要考虑多种因素，如光照、角度、距离、车速等因素，同时需要采用多种图像处理算法，如图像增强、阈值分割、边缘检测、形态学操作等，才能提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
因此，本研究选取了现有车牌定位和字符分割算法中的一些典型案例进行深入研究，基于实际情况进一步优化改进，以提高车牌定位和字符分割的准确率和实时性，为车牌识别技术的发展做出贡献。
二、研究计划
1.收集车牌图像数据集，包括不同角度、距离、车速和光照条件下的车牌图像。
2.研究现有的车牌定位算法，包括基于颜色和形态学的车牌定位算法，分析其优缺点并进行改进。
3.研究现有的字符分割算法，包括基于垂直投影和动态规划的字符分割算法，分析其优缺点并进行改进。
4.设计并实现车牌定位和字符分割系统，并进行实际测试和评估。
5.提出进一步的改进建议和优化方案，完善车牌定位和字符分割系统，提高识别准确率和实时性。
三、中期进展
1.数据集收集
我们收集了包括不同角度、距离、车速和光照条件下的车牌图像，共计约1000张，用于后续的算法研究和系统测试。
2.车牌定位算法研究
我们研究了基于颜色和形态学的车牌定位算法，并对其进行了改进。具体来说，我们采用了基于双峰分布的方法对车牌的颜色进行提取和分割，然后运用形态学操作和轮廓提取等技术进行定位。改进后的算法在多个测试样本上得到了良好的定位效果。
3.字符分割算法研究
我们研究了基于垂直投影和动态规划的字符分割算法，并对其进行了改进。具体来说，我们采用了基于卷积神经网络的字符识别技术，对字符分割结果进行精细化处理，从而得到更加准确和稳定的字符分割结果。改进后的算法在多个测试样本上得到了良好的字符分割效果。
四、后续工作计划
1.完善车牌定位和字符分割系统，并进行实际测试和评估。
2.进一步提高识别准确率和实时性，提出进一步的改进建议和优化方案。
3.探索其他车牌识别的研究方向，如车牌字符识别、模式匹配等，为车牌识别技术的全面发展做出贡献。