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，汽车保有量持续攀升，交通管理压力日益增大。
车牌识别作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通流量监控、车辆管理、停车场收费等领域发挥着至关重要的作用。
本课题旨在研究基于OpenCV的汽车车牌识别方法，并开发一套高效、准确的识别系统，以满足日益增长的智能交通需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术自上世纪70年代末期提出以来，经过几十年的发展，已取得了显著的成果，并广泛应用于各个领域。
1. 国内研究现状
国内学者在车牌识别领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容是基于OpenCV，结合图像处理技术，设计和实现一个汽车车牌识别系统。
1. 主要内容
1.车牌定位:研究和实现基于OpenCV的车牌定位算法。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法，以OpenCV作为主要工具，按照以下步骤展开研究：
1.文献调研与需求分析:查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的最新研究进展和发展趋势，分析OpenCV库在图像处理和模式识别方面的应用，明确课题研究目标和内容，制定详细的研究计划。
2.算法设计与实现:根据车牌识别的特点，研究和设计基于OpenCV的车牌定位、字符分割和字符识别算法。
针对每个模块，选择合适的图像处理技术和算法，并使用OpenCV库进行代码实现。
5. 研究的创新点
本课题的预期创新点包括：
1.算法改进:针对现有车牌识别算法在复杂环境下识别率低、鲁棒性差等问题，本课题将研究改进的车牌定位、字符分割和字符识别算法，提高系统的识别性能。
2.系统优化:针对现有车牌识别系统识别速度慢、资源占用率高等问题，本课题将对系统进行优化，提高系统的运行效率。
3.应用拓展:本课题将在传统车牌识别系统的基础上，探索新的应用场景，例如，将车牌识别技术应用于智能停车场、交通流量监控等领域。
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.赵永健,李琳,王超,等.基于改进YOLOv5s的小目标车牌检测算法[J].计算机工程与应用,2023,59(13):173-180.
2.陈超,李志伟,王坤,等.基于改进YOLOv5和LPRNet的车牌识别算法[J].计算机应用,2023,43(04):1247-1255.
3.郭文强,刘晓东,梁栋,等.复杂场景下基于深度学习的车牌识别方法[J/OL].北京航空航天大学学报:1-13[2023-07-17].
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