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车牌识别算法研究及系统设计的开题报告一、选题背景和意义随着城市化进程的加速和车辆数量的不断增长，停车管理成为城市管理的一个难点问题，而车牌识别技术是实现智能化、自动化停车管理的重要手段之一。车牌识别技术可以通过识别车辆的牌照号码自动进行车辆出入场记录、计费、预约等操作，大大提高了停车场管理效率和服务质量。车牌识别技术在实际应用中存在一些问题，如光照变化、天气变化、遮挡等问题，这些问题对车牌识别的准确性和稳定性产生了影响。因此，对车牌识别算法进行研究和开发，提高车牌识别的准确率和鲁棒性，具有重要的理论和应用价值。二、研究内容和思路本论文主要研究车牌识别算法及系统设计，具体包括以下内容：1.车牌图像处理基于图像处理方法对车牌图像进行预处理，包括去噪、二值化、形态学处理等，提高图像质量和清晰度，为后续的车牌识别提供可靠的基础。2.车牌定位针对车牌在图像中的位置不固定的问题，采用基于边缘检测和连通区域分析方法进行车牌的定位。3.车牌字符分割利用字符间的垂直距离和水平距离的分布规律对车牌字符进行分割，得到单个字符的图像。4.字符识别采用支持向量机（SVM）算法进行字符识别，针对车牌中汉字、字母和数字混杂的情况，建立多类分类模型。5.车牌识别系统设计以VisualStudio为开发环境，采用MFC框架设计车牌识别系统，同时将算法转化成C++程序，实现车牌识别的自动化、实时化。三、预期成果本论文的预期成果包括：1.完整的车牌识别算法流程和具体实现代码。2.基于C++的车牌识别系统，并且可以实时处理车牌图像，达到较高的识别精度和实时性。3.针对光照变化、天气变化和遮挡等问题，提供相应的解决方案，提高车牌识别鲁棒性。四、研究进度安排1.第一周，完成文献调研并整理出文献综述。2.第二周，学习车牌图像处理和车牌定位的相关知识。3.第三周，研究车牌字符分割和字符识别的方法，学习SVM算法以及多类分类模型的构建。4.第四周，开始进行车牌识别系统的设计和实现。5.第五周，进行车牌识别算法的初步测试和优化。6.第六周，实现完整的车牌识别系统，并进行系统测试和评估。7.第七周，对论文撰写进行初步汇总，完善论文框架。8.第八周到第十周，完成论文的初稿。五、参考文献1.蒋卓佳.基于车牌识别技术的停车场管理系统研究[D].南通大学,2017.2.李小虎.车牌识别技术综述[J].科技信息,2018(2):133-134.3.罗长明,陈曦,曾建武.基于本体理论的车牌识别研究[J].计算机应用,2016,36(7):1856-1860.4.曲爽,邹怡君,刘伟坚.基于车牌识别技术的车辆出入场管理系统[J].计算机时代,2018(10):43-44.5.张旋

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