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车牌识别系统中关键技术的研究的开题报告 一、选题背景 随着城市交通管理的不断完善和汽车数量的不断增加，车辆管理问题成为亟待解决的难题。而车牌识别系统可以在车辆进出口管理、违停监管以及交通拥堵控制等方面发挥重要作用。车牌识别技术是通过对车辆的数字图像进行处理，提取车牌中有用的信息，对车牌上的字符进行识别和分析，从而实现对车辆信息的识别。 目前车牌识别系统已经广泛应用于道路交通管理、停车场管理、高速公路电子收费等领域，其主要组成部分包括图像采集、图像预处理、车牌检测、字符分割和字符识别等环节。而车牌识别系统中的关键技术，尤其是字符识别技术，是实现车牌识别准确率的关键。 二、研究目的和意义 本课题的主要目的是探究车牌识别系统中的关键技术，重点研究字符识别技术，通过对车牌图像进行处理和分析，提高车牌识别的准确率和可靠性。 本研究的意义在于： 1.提高车牌识别准确率和可靠性，实现对车辆信息的快速、准确、稳定的识别； 2.为城市交通管理、停车场管理、高速公路等领域提供更加先进、高效的监管手段。 三、研究内容和方法 1.研究车牌识别系统的基本原理和关键技术； 2.分析车牌图像上的字符特征，确定最优的字符识别算法； 3.开发车牌识别系统，在该系统中实现字符识别算法的应用。 本研究将采用以下方法： 1.文献调研法。通过查找文献资料，了解车牌识别技术的发展状况和现有的关键技术。 2.实验方法。通过对车牌图像的处理和分析，确定最优的字符识别算法，实现车牌识别系统。 四、预期结果 本研究预期通过实验，提高车牌识别系统的准确率和可靠性，实现对车辆信息的快速、准确、稳定的识别。 五、研究进度安排 1. 前期准备：调研相关文献并进行分析、了解车牌识别技术的基本原理和关键技术，确定研究目标。 2. 方案设计：确定研究内容和方法，设计实验方案和算法。 3. 实验和分析：通过车牌图像的处理和分析，确定最优的字符识别算法。 4. 系统开发：开发车牌识别系统，在该系统中实现字符识别算法的应用。 5. 结论和总结：撰写研究报告，分析实验结果，总结研究成果并提出改进意见。 六、参考文献 [1] 李磊，唐宇明. 基于车牌识别系统的设计与实现[J]. 计算机科学, 2007, 34(6): 105. [2] 王庆国，夏桂含. 基于视觉识别的车牌自动识别系统研究[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(3): 542-550. [3] Zhang D, Tan T, Yang J. An evaluation of statistical approaches to Chinese text segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2003, 25(8): 1105-1110. [4] Shi Q Y, Zhang L J, Cao X M, et al. An Efficient Character Recognition Method Based on Pu-quantum Neural Network[J].Journal of Computer Science and Technology, 2018, 33(5): 948-954. [5] 周聪, 钟开淼, 郭华坤,等.基于BP神经网络的车牌字符识别[J].微计算机信息, 2016,32(29):44-45.