1. 题目来源
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续增长，随之而来的交通管理压力也越来越大。
车辆牌照作为车辆的唯一标识，在交通管理、治安监控、停车场管理等领域扮演着至关重要的角色。
传统的车牌识别方法主要依靠人工识别，效率低下且容易出错。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括以下几个方面：
1.对车牌识别技术进行深入研究，包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键技术，分析和比较不同方法的优缺点，并选择合适的算法进行改进和优化。
2.研究OpenCV库中与图像处理和模式识别相关的函数和算法，重点关注图像预处理、边缘检测、形态学操作、特征提取等方面，为车牌识别系统的实现奠定技术基础。
3.设计和实现基于OpenCV的汽车车牌识别系统，包括系统总体框架设计、车牌定位模块设计、字符分割模块设计、字符识别模块设计等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本课题要求学生在掌握计算机视觉、图像处理、模式识别等相关理论知识的基础上，熟练掌握OpenCV库的使用方法，并具备一定的编程能力。
2.学生需要查阅相关文献资料，了解车牌识别技术的发展现状和最新研究成果，并能够结合实际问题进行分析和解决。
3.学生需要按照软件工程的规范完成系统的设计、编码和测试工作，保证系统的稳定性和可靠性。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.赵永健,李琳,王超,等.基于改进YOLOv5s的小目标车牌检测算法[J].计算机工程与应用,2023,59(13):173-180.
2.陈超,李志伟,王坤,等.基于改进YOLOv5和LPRNet的车牌识别算法[J].计算机应用,2023,43(04):1247-1255.
3.郭文强,刘晓东,梁栋,等.复杂场景下基于深度学习的车牌识别方法[J/OL].北京航空航天大学学报:1-13[2023-07-17].
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