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，汽车已经成为现代生活中不可或缺的交通工具，车辆保有量的急剧增加给交通管理带来了巨大压力。
车辆牌照作为车辆的唯一身份标识，对维护交通秩序、打击车辆违法犯罪行为、加强道路交通安全管理等方面具有重要意义。
因此，如何快速、准确地识别车辆牌照成为智能交通系统中的关键技术之一。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机技术、图像处理技术和人工智能技术的快速发展，车辆牌照识别技术取得了显著进展，并在国内外得到广泛研究和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在车辆牌照识别领域开展了大量的研究工作，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
1. 主要内容
本课题将针对车辆牌照识别的关键技术进行研究，设计并实现一个基于MATLAB的车辆牌照识别系统。
主要研究内容包括：1.图像预处理：对采集到的车辆图像进行预处理，包括灰度化、去噪、边缘增强等操作，提高图像质量，为后续的牌照定位和字符分割奠定基础。
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MATLAB软件作为开发平台，按照以下步骤进行研究：1.需求分析与系统设计：分析车辆牌照识别系统的功能需求和性能需求，确定系统的总体架构、功能模块和技术路线。
2.图像预处理算法研究：研究图像灰度化、去噪、边缘增强等预处理算法，提高图像质量，为后续的车牌定位和字符分割奠定基础。
3.车牌定位算法研究：研究基于颜色特征和形态学处理的车牌定位算法，利用车牌区域的颜色和形状特征，准确地定位车牌在图像中的位置。
5. 研究的创新点
本课题将在以下方面进行创新：1.改进车牌定位算法：针对传统车牌定位算法在复杂环境下鲁棒性较差的问题，本课题将结合颜色特征和形态学处理方法，提出一种改进的车牌定位算法，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
2.优化字符分割方法：针对传统字符分割方法容易出现字符粘连和断裂的问题，本课题将优化基于投影法的字符分割方法，结合字符的宽度和间距信息，提高字符分割的准确性。
3.构建高效的字符模板库：针对传统字符模板库匹配效率低的问题，本课题将构建一个高效的字符模板库，采用特征提取和降维方法，减少模板库的存储空间，提高字符匹配的速度和效率。
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]赵爽,李琳,王宁.基于改进YOLOv5的小目标车牌识别[J].电子技术应用,2023,49(01):180-184.
[2]张帆,黄磊,谢长川,等.基于改进YOLOv5和DenseNet结合的车辆牌照识别[J].科学技术与工程,2023,23(01):388-396.
[3]杨延西,李涛.基于YOLOv5和CRNN的实时车牌识别[J].计算机工程与应用,2023,59(01):250-256.
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