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基于机器视觉的车牌识别算法的研究的任务书
任务书
一、背景
车牌识别技术是指使用数字图像处理技术，对车辆的入口和出口进行自动识别、检测、跟踪等技术。现有的车牌识别技术多数基于机器视觉技术，可以应用于智能停车场、高速公路收费、违章车辆抓拍等领域。为了提升车牌识别的精度和效率，需要研究更为先进的算法和模型。
二、任务目标
本研究的目标是基于机器视觉技术，设计一种高效精准的车牌识别算法。具体包括以下几个方面：
1.研究车牌识别的基本原理和现有算法，总结优缺点，提出改进思路；
2.收集车辆图像数据，建立车辆图像数据库；
3.设计车牌检测算法，实现对车辆图像中车牌定位功能；
4.设计车牌识别算法，实现对车牌中字符的分割和识别功能；
5.对上述算法进行评估和测试，验证其识别精度和效率；
6.将算法应用在智能停车场、高速公路收费、违章车辆抓拍等实际场景中，评估其实际应用效果。
三、任务要求
1.掌握基本的数字图像处理技术和机器视觉算法，熟悉车牌识别的原理和现有算法；
2.具有良好的编程能力和数据处理能力，能够独立设计和实现车牌识别算法；
3.有较强的团队协作能力，能够积极沟通和分享经验；
4.严格遵守课题要求，按时完成各阶段的任务。
四、任务进度
预计完成时间：12周
任务分工：
第一周：研究车牌识别的基本原理和现有算法，提出改进思路；
第二周到第四周：收集车辆图像数据，建立车辆图像数据库；
第五周到第六周：设计车牌检测算法，实现对车辆图像中车牌定位功能；
第七周到第九周：设计车牌识别算法，实现对车牌中字符的分割和识别功能；
第十周到第十一周：对上述算法进行评估和测试，验证其识别精度和效率；
第十二周：将算法应用在实际场景中，评估其实际应用效果。
五、评估标准
本研究的评估标准主要包括算法的精度、效率和适应性三个方面：
1.算法精度：识别率、误判率、漏报率等指标；
2.算法效率：处理速度、实时性、资源占用等指标；
3.算法适应性：应用场景、可扩展性、稳定性等指标。
六、参考文献
[1]许晓攀,龚兴民,许金顺.基于机器视觉的车牌识别系统[J].计算机科学,2016,21(12):246-252.
[2]李皓,李宗恒,张旻,等.基于深度学习的车牌识别技术研究[J].计算机与现代化,2018,10:301-304.
[3]刘涛,贺曦,蒋小壳,等.基于卷积神经网络的车牌字符识别研究[J].中国计算机与通信,2017,13(3):245-247.