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基于卷积神经网络的自然场景下的车牌检测的任务书
任务书
一、任务介绍
车牌检测技术是智能交通系统和车辆管理系统等应用领域中一项非常重要的技术。它可以从图像和视频中自动识别和提取车辆的车牌信息。车牌检测技术在智能交通系统中广泛应用，可以帮助交通安全监管部门更有效地控制道路交通，提高道路交通的效率和安全性。同时，车牌检测技术还可以用于车流量的统计、车辆管理系统、电子收费系统等领域。本次任务要求基于卷积神经网络的自然场景下的车牌检测。任务要求完成车牌检测算法的设计与实现，并实现自然场景下的车牌图像的检测。
二、任务目标
1.学习卷积神经网络的基本原理和算法；
2.掌握卷积神经网络在自然场景下的车牌检测任务中的应用方法；
3.设计与实现基于卷积神经网络的车牌检测算法；
4.实现自然场景下的车牌图像的检测；
5.评估算法性能并提出改进策略。
三、任务要求
1.实验数据：提供自然场景下的车牌图像数据集，数据集规模不少于1000张，应包含不同天气、不同光照、不同时间、不同角度及不同车牌类型等情况的车牌图像；
2.实验环境：利用PyTorch框架实现车牌检测算法，使用GPU加速训练和推理过程；
3.实验流程：
（1）划分训练集、验证集和测试集；
（2）数据预处理：对图像进行预处理操作，如裁剪、缩放、归一化等；
（3）设计卷积神经网络模型；
（4）训练模型：使用训练集训练模型；
（5）验证模型：使用验证集评估模型性能，并对模型进行调整；
（6）测试模型：使用测试集测试模型的泛化性能；
（7）性能评估：根据算法的准确率、召回率等性能指标进行评估。
4.提交任务报告：包括实验流程、实验结果和分析、实验中遇到的问题及解决方案等。
四、评分标准
1.实验流程合理，任务完成度高（40分）；
2.算法性能好（30分）；
3.算法创新性和实用性（10分）；
4.报告书写规范清晰、结构严谨（10分）；
5.答辩表现（10分）。
五、参考文献
1.S.Ren,K.He,R.Girshick,andJ.Sun,“FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks,”IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.39,no.6,pp.1137–1149,2017.
2.R.Girshick,“FastR-CNN,”IEEEInternationalConferenceonComputerVision,pp.1440–1448,2015.
3.J.Redmon,S.Divvala,R.Girshick,andA.Farhadi,“Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection,”IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,pp.779–788,2016.
4.Y.Liuetal.,“SSD:Singleshotmultiboxdetector,”EuropeanConferenceonComputerVision,pp.21–37,2016.