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，汽车数量急剧增加，交通管理问题日益突出。
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，在交通管理、治安监控、停车场管理等领域发挥着越来越重要的作用。
车牌识别技术是指利用计算机视觉和图像处理技术，自动识别车辆的车牌号码，提取车辆信息，为交通管理和安全监控提供有效依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已经取得了丰硕的成果，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研究，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对车牌识别的关键技术展开研究，包括车牌定位、字符分割和字符识别。
1. 主要内容
1.车牌定位:研究基于颜色特征和机器学习算法的车牌定位方法，重点研究如何提高复杂环境下的车牌定位准确率和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入研究国内外车牌识别领域的最新研究成果，了解现有技术的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:分析车牌识别系统的功能需求和性能需求，确定系统的设计目标和技术指标。
3.算法设计:研究和设计车牌定位、字符分割和字符识别算法，并对算法进行理论分析和实验验证，选择性能优越的算法。
5. 研究的创新点
1.提出一种基于深度学习和颜色特征融合的车牌定位方法:针对复杂环境下车牌定位准确率不高的问题，结合深度学习和颜色特征的优点，提出一种新的车牌定位方法，以提高定位的准确性和鲁棒性。
2.研究基于注意力机制的深度学习字符识别方法:针对传统字符识别方法对复杂背景和噪声敏感的问题，引入注意力机制，设计一种新的字符识别模型，以提高识别的准确性和鲁棒性。
3.构建一个基于实际场景的车牌图像数据集:针对现有车牌图像数据集规模小、场景单一的问题，构建一个规模更大、场景更丰富的车牌图像数据集，用于模型训练和测试，以提高模型的泛化能力。
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,刘萌,孟祥旭,等.自然场景下车牌识别方法综述[J].智能系统学报,2021,16(01):113-126.
[2] 张强,赵旭,张艳宁.复杂场景下车牌识别技术综述[J].计算机工程与应用,2020,56(20):51-58.
[3] 陈超,王力,刘立,等.一种复杂背景下车牌的识别算法[J].计算机工程与应用,2020,56(02):203-208.
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