车牌检测与识别技术研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续增长，交通管理压力日益增大。

车牌作为机动车的唯一“身份证明”，是交通管理的重要依据。

车牌识别技术作为智能交通系统(its)的核心技术之一，在交通流量监测、车辆定位、停车场管理、交通违法行为检测等方面发挥着至关重要的作用。

2. 本选题国内外研究状况综述

车牌识别技术发展至今已有数十年历史，期间涌现出许多优秀的研究成果。

总的来说，车牌识别技术的研究主要集中在车牌定位、字符分割和字符识别三个方面，近年来随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的车牌识别技术逐渐成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容包括以下几个方面:
1.车牌检测技术:研究基于深度学习的车牌检测算法，重点关注算法的检测精度和速度。

研究经典的目标检测算法，如fasterr-cnn、yolo等，并对比分析其在车牌检测任务上的性能表现。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统开发相结合的方法。

首先，将进行文献调研，了解国内外车牌检测与识别技术的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本课题的研究方向提供参考。

其次，将重点研究基于深度学习的车牌检测与识别算法。

5. 研究的创新点

本课题的预期创新点包括:
1.提出一种高效、鲁棒的车牌检测算法:针对复杂环境下车牌检测精度和鲁棒性不足的问题，本课题将研究基于深度学习的车牌检测算法，并针对光照变化、车牌污损、角度倾斜等问题进行改进，例如使用注意力机制或多尺度特征融合等方法，以提高算法的检测性能。

2.研究基于深度学习的车牌字符分割算法:传统的车牌字符分割方法通常依赖于人工设计的特征，对复杂环境的适应性较差。

本课题将研究基于深度学习的字符分割算法，例如基于分割网络或目标检测的方法，以提高字符分割的精度和效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.赵永强,孙俊,李鹏,等.复杂场景下车牌识别技术研究综述[j].智能系统学报,2022,17(01):1-14.

2.张岩,王佳,谢维信.基于改进yolov5s的车牌检测与识别[j].计算机工程与应用,2022,58(19):170-176.

3.张帆,陈先桥,冯宇.基于改进yolov5和crnn的车牌识别算法[j].电子测量技术,2023,46(02):81-87.