1. 毕业设计（论文）主要内容：
1、车牌数据集构建与预处理通过多数据源解析并提取多个车牌内容，构建数据集。
2、车牌识别训练和模型构建通过CNN或者KNN等深度学习方法来训练识别车牌，对车牌进行识别3、对比实验通过对比实验对车牌识别的正确率与速度进行研究
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务要求：1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细；教指导教师意见应包含：学生的调研是否充分？基本内容和技术方案是否已明确？是否已经具备开始设计（论文）的条件？能否达到预期的目标？是否同意进入设计（论文）阶段？）；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
时间节点：(1)2019/1/19—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2019/3/1—2019/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2019/5/1—2019/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2019/5/26—2019/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1] Li H, WangP, You M, et al. Reading Car License Plates Using Deep Neural Networks[J].Image Vision Computing, 2016.
[2] Liu Y, Huang H, Cao J, et al. Convolutionalneural networks-based intelligent recognition of Chinese license plates[J].Soft Computing, 2017:1-17.
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