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基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究的开题报告
一、选题背景
随着社会经济的发展，汽车数量的不断增长，车辆管理也越来越重要。通过对车辆的管理，可以保证交通秩序、遏制犯罪、保障交通安全等多方面的功能。其中车牌识别技术是车辆管理领域的一项重要技术。车牌识别技术的主要任务就是对车辆的车牌进行自动识别，实现对车辆的管理。
目前，车牌识别技术主要利用计算机视觉和模式识别技术来完成。随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络技术的成熟，将深度学习技术应用于车牌识别技术已经成为了当前车牌识别技术的趋势。
二、选题内容
本文选题基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究，主要研究内容包括以下方面：
1.车牌检测：基于卷积神经网络实现车牌的精确检测，包括车牌区域的定位和框定。
2.字符分割：对车牌图片进行处理，提取出车牌中的字符，并分割成单个字符。
3.字符识别：对单个字符进行识别，可采用多种方法，例如基于卷积神经网络的方法。
在车牌检测方面，我们采用基于yolov3算法的卷积神经网络进行实现，以提高车牌检测的准确度和效率。在字符分割方面，我们可以采用基于边缘检测和形态学处理的方法进行处理，并对字符进行预处理，以提高字符分割的精度和成功率。在字符识别方面，我们进一步探究了基于卷积神经网络的方法，尝试将不同的卷积神经网络架构应用于字符识别中，以提高字符识别的精确度。
我们采用Python编程语言和TensorFlow深度学习平台来实现车牌识别技术。通过对卷积神经网络算法的学习和实践，探究出一种高效、精确并且易于实现的车牌识别算法，以满足交通管理的实际需要。
三、研究意义
基于卷积神经网络的车牌识别技术的研究具有重要的实用价值和社会意义。首先，这种识别技术可以自动化地完成车牌的检测、分割和识别，极大地提高了交通管理工作的效率和准确度。其次，将深度学习技术应用到车牌识别技术中，使得识别算法具有较强的自适应性和鲁棒性，可以适应各种不同的车牌类型和环境条件。最后，随着深度学习技术的不断发展，这种基于卷积神经网络的车牌识别技术还可以进一步完善和优化，为更加智能化的交通管理提供更为强大的技术支持。
四、研究计划
1.第一阶段（1-2个月）：深度学习技术的学习和理解，包括卷积神经网络原理、常用网络架构、激活函数、损失函数等内容。
2.第二阶段（2-4个月）：车牌检测算法研究和实现，基于yolov3算法实现车牌检测，实现车牌定位和框定。
3.第三阶段（2-4个月）：字符分割算法研究和实现，采用边缘检测和形态学处理的方法，提取车牌中的字符，并分割出单个字符。
4.第四阶段（3-5个月）：字符识别算法的研究和实现，尝试将不同的卷积神经网络架构应用于字符识别中，以提高字符识别的精确度。
5.第五阶段（1-2个月）：系统集成和调试，进行综合测试和性能优化，最终实现一套实用、高效、准确的车牌识别系统。
五、参考文献
[1]李爽，郭晓波.基于深度学习的车牌识别技术研究[J].科技通报,2018,34(03):88-92.
[2]施建成，许婧，付洋洋等.一种新的车牌识别算法[J].计算机科学与探索,2016,10(5):684-691.
[3]薛国新，李奕峰.基于深度学习的车牌字符识别技术研究综述[J].光电子·激光,2019,30(3):331-336.