1. 研究目的与意义
随着汽车行业的高速发展，越来越多的家庭拥有汽车，智能交通系统在日常生活的作用逐步显著。车牌自动识别作为智能交通系统的重要组成部分，随着汽车保有量的不断增大，车牌识别可以实时识别车辆的车牌号，提高车辆监督和管理水平，帮助管理者减轻交通压力。
车牌识别系统可以有效地监督出入小区的车辆，利用自动识别技术代替人力识别出入小区的车辆车牌号，这对统计和登记出入小区的车辆都非常方便。在传统图像处理和识别方法中，使用特征提取作为一种手段，但由于特征提取很多，造成数据冗余，占用内存过大，识别速度慢等不利因素，反而阻碍了图像识别。故在设计该系统时需要用到深度学习的方法，与传统方法相比，深度学习可提供基于学习的特征表示，并在自动特征提取和分割识别准确度方面表现更好，使用这个方法来完成图像分析处理系统的设计可以较大程度降低网络参数量，而且保证模型性能，在速度、准确率和安全性方面具有较大优势。在车辆较多场所实际应用时，对实时图像进行处理，系统自动识别车辆车牌号，以达到记录车辆信息的目的，以便于车辆管理和监督。
利用车辆车牌号自动识别系统可以有效各记录和管理各个小区进出车辆的实际情况，切实有效地做好管理工作，进一步记录进入小区车辆的信息，这样不仅能登记信息，还提高监管效率以及覆盖率，从而使统计车牌号信息的概率大大增加，为小区的车辆信息和安全提供强大的科技助力。
2. 研究内容与预期目标
本课题主要对车牌识别系统进行了深入的研究，设计基于OpenCV的自动化车牌识别系统，研究的内容主要包括车牌信息采集、车牌定位、车牌图形处理、符号分割及符号识别，最后将结果结合成一个完整的车牌号。
研究内容：
1.识别输入数据是图像，用摄像头记录所拍到的图像，上传计算机进行处理。
3. 研究方法与步骤
研究方法：
首先第一部分是车牌信息采集，为了有效采集和识别车牌信息需要精准定位。本文采用最常见的蓝底白字车牌进行实验。比较常见的车牌定位方法有边缘检测、Haar特征模板和Adaboos建构分类器等方法。本文准备采用边缘检测的方法进行定位，边缘检测中也有很多算法，具体用那种算法暂时还没有确定。在完成车牌定位后便对车牌进行识别预处理。车牌预处理主要分为几个流程：灰度化、二值化、去除噪声、图像剪裁、图像校正。其中，车牌图像预处理是图像检测识别前的准备工作，能够在一定程度上起到减弱外部环境影响的作用。提高系统的检测能力需要从车牌预处理算法和字符分割识别算法两部分入手。
字符识别的常见方法有两种，即基于人工神经网络方式与基于模板匹配方式。模板匹配方式要先将字符修正，再从模板库与字符进行对比，更加简单方便，可能精准度没有那么高。当车牌字符规整时，系统对车牌字符受环境影响产生的干扰，如车牌缺损、沾满泥污等具有很强的识别能力。
4. 参考文献
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5. 工作计划
3.01--3.20，熟悉课题背景，查阅中英文资料，完成毕设开题。
3.21--4.30，开展课题内容，完成课题的主要实验工作和程序调试。
5.01--5.10，撰写毕设论文初稿并完成中英文翻译。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
