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基于支持向量机(SVM)的车牌识别算法研究任务书
一、研究背景
车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，已经得到广泛应用。随着社会经济的不断发展，人民生活的水平不断提高，车辆的数量也不断增加，车牌识别技术应用的需求也随之增加。因此，研究基于支持向量机(SVM)的车牌识别算法，对于实现智能交通系统的安全、高效、准确和稳定运行有着重要的意义。
二、研究目的与意义
本研究的主要目的是探究基于SVM的车牌识别算法，通过对车牌图像的处理，实现车牌的准确识别，为智能交通系统提供更高效、精确的车牌识别技术，以提升城市交通管理的水平。具体来说，本研究的意义包括以下几个方面：
1.提高智能交通系统的准确性和效率，使其更加智能化。
2.减少人为干预，自动化识别车牌，提高工作效率。
3.提高了城市交通管理水平，使其更加便捷和高效。
4.为车辆追踪、执法、安全控制、反恐等保卫国家利益提供重要的支持，并促进社会和谐稳定发展。
三、研究内容和研究方法
1.研究内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
(1)车牌图像采集：从车辆照片或视频中提取车牌图像，作为车牌识别的输入。
(2)车牌图像处理：对车牌图像进行预处理，如灰度化、降噪、二值化、边缘检测等。
(3)特征提取：从车牌图像中提取特征点，作为SVM模型训练的输入。
(4)SVM模型训练：利用提取出来的特征点进行SVM模型的训练。
(5)识别车牌号码：用训练好的SVM模型来对测试样本进行分类，得到车牌号码。
2.研究方法
本研究主要采用以下几种研究方法：
(1)基础理论研究：学习支持向量机(SVM)的基础理论和相关知识，深入了解SVM算法的原理和特点。
(2)车牌图像采集：用数码相机、摄像机等方式获取车牌图像。
(3)车牌图像处理：采用Matlab等工具对车牌图像进行预处理，如灰度化、降噪、二值化、边缘检测等。
(4)特征提取：从车牌图像中提取特征点，如SIFT、SURF等算法，作为SVM模型训练的输入。
(5)SVM模型训练：将提取出来的特征点进行SVM模型训练，得到最优分类模型。
(6)识别车牌号码：利用训练好的SVM模型对测试样本进行分类，得到车牌号码。
四、预期成果
本研究预期可以得到以下成果：
1.实现基于支持向量机(SVM)的车牌识别算法，提供车牌识别的技术支持。
2.将该算法应用于智能交通系统中，实现自动化识别车牌，提高工作效率。
3.提升交通管理的水平，加强城市交通安全，促进城市经济发展。
五、进度安排
本研究的进度安排如下：
第一阶段：2021年9月-2021年10月
开展基础理论研究，学习支持向量机(SVM)的基本原理和相关知识。
第二阶段：2021年10月-2022年1月
采集车牌图像并进行预处理，从中选取并提取出特征点。
第三阶段：2022年1月-2022年4月
对提取出来的特征点进行SVM模型训练。
第四阶段：2022年4月-2022年6月
测试训练好的SVM模型，进行车牌号码的识别。
第五阶段：2022年6月-2022年7月
总结研究成果，并撰写论文。
六、参考文献
1.傅莺,王庆春.基于SVM的汽车车牌识别新方法研究[J].计算机科学,2009,36(10):208-211.
2.黄胜男，周伟强，周春筠.基于SIFT特征点的车牌识别算法[J].计算机工程与应用,2012,48(19):64-67.
3.TIANYan-cai,LIZhen-Jie,LUOMao-Kang.HybridLicensePlateRecognitionUsingSVMandNeuralNetwork[J].JournalofComputerScienceandTechnology,2007,22(2):167-174.
4.Han,J.H.,Lee,J.Y.,&Lee,K.S.(2018).LicenseplatedetectionandrecognitionusingSVMandcharacterclassification.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,9(2),389-402.
5.Wang,Z.,Gao,C.,Yang,Q.,&Zhang,Y.(2019).AfastvehiclelicenseplatelocationandrecognitionmethodbasedonYOLOv3andSVM.arXivpreprintarXiv:1909.07152.