1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着移动支付和电子商务的迅速发展，人们生活中使用现金的频率逐渐降低，但现金作为一种重要的支付方式仍然不可或缺。
在现金使用场景中，如银行柜台、自动售货机、ATM等，快速准确地识别货币面额对于提高工作效率、减少人工成本至关重要。
传统的人工识别方式效率低下且容易出错，因此，开发一种自动化、智能化的货币识别系统具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，光学字符识别（OCR）技术在各个领域的应用越来越广泛，货币识别作为OCR技术的一个重要应用方向，也取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内在货币识别领域的研究起步相对较晚，但近年来取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.研究不同图像预处理方法对货币识别精度的影响，选择合适的预处理方法，提高图像质量，为后续字符识别奠定基础。
2.研究适用于货币图像的字符分割算法，比较不同算法的优缺点，选择最佳的分割方法，将目标字符从背景中准确地分割出来。
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，首先进行文献调研，了解国内外货币识别技术的研究现状、发展趋势以及现有技术存在的问题，在此基础上，确定研究方向和技术路线。
然后，进行系统需求分析和系统设计，包括功能需求、性能需求、数据流程、系统架构等。
在系统实现阶段，将采用Python语言和OpenCV库进行开发，并使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）训练OCR识别模型。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的货币识别方法，相较于传统方法，该方法能够自动学习货币图像的特征，具有更高的识别精度和鲁棒性。
2.针对不同版本、不同成色的人民币图像，设计相应的预处理算法，提高图像质量，增强算法的适应性。
3.构建一个完整的货币识别系统，实现从图像采集、预处理、字符分割、字符识别到结果输出的全流程自动化识别。
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]刘畅,徐慧,张凯,等.基于改进YOLOv5和OCR的电力仪表识别方法[J].电力系统保护与控制,2023,51(03):178-186.
[2]张帅,李阳,王国权,等.融合多特征与轻量级网络的自然场景字符识别[J].计算机工程与应用,2023,59(02):205-212.
[3]陈志金,王佳,王飞,等.基于轻量级目标检测与OCR的集装箱号识别[J].计算机工程与应用,2022,58(23):245-252.
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