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基于小波分析的车牌识别系统研究的任务书
一、项目背景
随着社会的不断发展和城市化的不断加速，交通量也越来越大，车辆管理和交通安全问题也变得越来越重要。自动车牌识别系统已经成为了交通管理的必备设施之一，它可以快速、准确地完成车辆识别和管理，极大地提高了交通管理效率和安全性。
小波分析作为一种先进的信号处理技术，逐渐成为了图像处理和数据分析领域的重要工具。基于小波分析的自动车牌识别系统能够在保证识别准确率的同时，大大简化了系统设计和算法实现。
本项目旨在基于小波分析技术，设计并实现一种高效、准确的车牌识别系统，提高交通管理的智能化水平和管理效率。
二、项目目标
本项目的主要目标是研究并设计一种基于小波分析的车牌识别系统，实现以下功能：
1.车牌识别：通过图像处理和小波分析技术，将车辆图片中的车牌信息准确提取出来。
2.车辆信息管理：将车牌信息与车辆信息进行关联，实现车辆信息的管理、查询和统计。
3.安全监控：对异常车辆进行拦截和管理，并提供实时监控和报警功能，保障交通安全。
三、项目内容
1.图像采集和处理：通过摄像头采集车辆图片，对图片进行预处理和分割，提取出车牌区域。
2.特征提取和分类：通过小波分析技术对车牌区域进行特征提取，然后使用统计学和机器学习技术对车牌进行分类和识别。
3.数据管理和安全监控：将车牌信息和车辆信息进行关联和数据库化，实现车辆信息的管理和统计。同时，对异常车辆进行监控和拦截，并提供实时监控和报警功能，保障交通安全。
4.系统设计和实现：设计并实现基于小波分析的车牌识别系统，包括系统界面、算法实现和数据存储等。
四、项目进度安排
1.阶段一（1个月）：完成图像采集和预处理的算法设计和实现，实现车牌区域的提取和分割。
2.阶段二（1个月）：完成小波分析技术的学习和掌握，并设计特征提取和分类算法。
3.阶段三（1个月）：完善系统设计和算法实现，实现车牌识别和数据管理功能。
4.阶段四（1个月）：系统测试和优化，完善系统功能和界面设计。
五、预期成果
本项目的预期成果包括：
1.基于小波分析的车牌识别系统，能够实现准确快速的车牌识别和数据管理。
2.提供车辆信息管理和安全监控功能，保障交通安全和管理效率。
3.实现了一种新的自动车牌识别算法，为图像处理和数据分析领域提供了新的技术思路。
六、参考文献
1.黄成栋.基于小波变换的车辆识别算法研究[D].福州大学,2008.
2.ZhongW,LuR,YangY,etal.High-RobustandReal-TimeLicensePlateRecognitionAlgorithmBasedonMulti-ScaleSobelOperator[C]//InternationalConferenceonComputing,NetworkingandCommunications.IEEE,2019.
3.邱鲲,王维.车牌识别技术研究进展[J].工业控制计算机,2012(8):33-34.
4.FarzanaA,JunaidA,NasriWM,etal.Automaticlicenseplaterecognition:anefficientwayoftrafficmanagement[C]//EmergingTrendsinTechnologyandAppliedSciences(ICETTAS),Int.Conferenceon(Vol.1).IEEE,2016:116-120.