基于matlab的车牌识别系统开题报告

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，汽车数量急剧增长，交通管理压力日益增大。

车牌识别系统作为智能交通系统（its）的重要组成部分，在交通管理、治安监控、停车场管理等领域发挥着越来越重要的作用。

本课题旨在研究和开发一种基于matlab的车牌识别系统，以提高车牌识别的准确性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

车牌识别技术发展至今，已经取得了丰硕的研究成果，并在实际应用中取得了良好的效果。

近年来，随着计算机视觉、深度学习等技术的快速发展，车牌识别技术不断取得新的突破。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究基于matlab的车牌识别系统的设计与实现，主要内容包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键技术的研究，以及系统的设计、实现和评估。

1.车牌定位：研究基于形态学的车牌定位方法，利用形态学图像处理技术对图像进行预处理，提取车牌区域的特征，并根据特征信息进行车牌定位。

2.字符分割：研究基于投影法的车牌字符分割方法，利用字符在水平或垂直方向上的投影特征，对车牌字符进行分割。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤进行：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的发展现状、研究热点和存在问题，为本课题的研究奠定理论基础。

2.算法设计与实现阶段：(1)研究基于形态学的车牌定位算法，设计并实现车牌定位模块。

(2)研究基于投影法的字符分割算法，设计并实现字符分割模块。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：1.改进的车牌定位算法：针对传统形态学车牌定位方法在复杂背景下定位精度不高的问题，本课题将研究改进的形态学车牌定位算法，提高算法在复杂环境下的鲁棒性和准确性。

2.优化的字符分割方法：针对传统投影法字符分割方法对字符粘连和断裂敏感的问题，本课题将研究优化的字符分割方法，提高字符分割的准确性和可靠性。

3.基于深度学习的字符识别方法：为了进一步提高车牌字符识别的准确率，本课题将探索基于深度学习的字符识别方法，例如卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn），并针对车牌字符的特点进行网络结构优化，以提升识别性能。

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,刘健,陈志峰.基于改进yolov5和特征融合的车牌识别[j].计算机工程与应用,2023,59(13):226-233.

2.黄凯,陈海,邓欣,等.复杂背景下基于yolov5的车牌识别方法[j].计算机工程与应用,2023,59(11):230-236.

3.刘嘉豪,李龙.复杂环境下基于改进yolov5s的车牌识别算法[j].自动化与仪器仪表,2023(05):181-186.