数字图像处理在车辆牌照识别中的应用研究的任务书.docx

数字图像处理在车辆牌照识别中的应用研究的任务书
一、任务背景：
随着计算机和摄像头的广泛应用，车辆牌照识别技术在日常生活中得到了广泛应用。车辆牌照识别技术的实用价值和应用前景是毋庸置疑的。但实现高效车辆牌照识别仍需多方面技术的支撑。由于车辆牌照在不同环境下的拍摄光照条件、拍摄角度、车速等因素的影响，车辆牌照识别技术还面临一些难题。所以，本研究将以数字图像处理技术为基础，探讨车辆牌照在不同场景下的分割、定位和识别问题。
二、任务目的：
1、掌握数字图像处理的相关基础理论和方法。
2、掌握车辆牌照的分割、定位和识别技术。
3、改进车辆牌照识别算法的精度和效率。
4、实现对车辆牌照的准确识别和有效分类。
5、将数字图像处理技术应用到车辆牌照识别领域，提高车辆牌照识别的精度和效率。
三、任务内容：
1、搜集并分析现有的车辆牌照识别技术和相关研究，包括车牌分割、定位和识别算法，并深入了解车牌数字信息的编码方式。
2、对现有车辆牌照识别算法中存在的问题进行分析和探讨，提出改进方案和算法。
3、利用数字图像处理技术，实现车辆牌照的分割、定位和识别。对于不同的场景，包括白天、夜间、雨天、阴天等，采用不同的处理方法，提高识别的精度和效率。
4、使用实验数据对数字图像处理算法进行测试和验证，分析结果并进行对比。
5、将车辆牌照识别技术应用到实际场景，比如城市交通管理、停车场管理等领域，提高工作效率和准确性。
四、技术路线：
1、经典的车辆牌照分割、定位和识别算法研究，包括Sobel算子、Canny算子、Otsu算法。
2、基于人工神经网络的车辆牌照识别算法研究。
3、基于深度学习的车辆牌照识别算法研究。
4、利用数字图像处理技术实现车辆牌照的分割、定位和识别，包括车牌定位、字符分割、字符识别等。
5、使用实验数据对数字图像处理算法进行测试和验证，例如使用常见的国内车辆牌照数据集。
五、预期成果：
1、掌握数字图像处理算法和车辆牌照识别技术的相关基础理论和方法。
2、设计和编写车辆牌照识别算法，并实现对车辆牌照的分割、定位和识别。
3、提出改进车牌识别算法的方案。
4、利用数字图像处理技术应用到实际场景，如城市交通管理、停车场管理等领域，提高工作效率和准确性。
5、形成科技论文或技术报告，发表到学术期刊或参加学术会议。
六、参考文献：
[1]LiaoB,LiuX,ZhuX,etal.VehicleLicensePlateLocationAlgorithmBasedonYCbCrColorSpaceandSOBELOperator[C]//201813thIEEEInternationalConferenceonElectronicMeasurement&Instruments(ICEMI).IEEE,2018.
[2]AbdullahFM,LiH,AbdullahMA,etal.AModifiedHistogramforLicensePlateExtractionofDifferentCars[J].2017.
[3]许9文10,萧渝源11.基于局部信息的车牌定位算法[J].计量学报,2012.
[4]KumarMAA,VMV,RK,etal.ANewAlgorithmforLicensePlateRecognition[J].ProcediaComputerScience,2015,46(3):1800-1807.
[5]QuH,KunduS,TsaiK,etal.ATwo-StageConvolutionalNeuralNetworkforVehicleLicensePlateRecognition[J].2017.