1. 研究目的与意义（文献综述）
车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、高速公路超速管理系统、城市十字路口的“电子警察”、小区车辆管理系统等各个领域，对国家的安全发展有很大的作用，如果能够开发出更高效、准确的车牌识别系统将能减缓交通堵塞，大大降低交通事故发生，人们的出行将更加方便。
1990年，美国智能交通学会citsamerica提出了智能交通系统（its）的概念。目前，智能交通系统已经在世界上经济发达国家的一些城市及高速公路系统中得到了广泛应用。我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的兴起及奥运会的成功举办，智能交通在我国也逐渐进入了应用阶段，相应的，我国也加快了对智能交通技术研究的步伐，智能交通技术的研究现已进入快速发展期。车牌识别系统作为数字摄像、计算机信息管理、图像分割和图形识别技术在智能交通领域的应用，是智能交通管理系统中重要的组成部分。车牌识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动记录、高速公路超速管理系统、区智能化管理等方面[1]，为智能交通管理提供了高效、实用的手段。目前世界各国都在进行适用于本国汽车牌照的自动识别研究，美、日、韩等国已有相关系统（基于传感器）问世。引进这些系统费用比较高、而且由于各国车牌和实际的交通环境不同引进的系统往往无法满足我国城市的需求，而国内市场上虽然已有产品投入使用，但是在后续处理时很大程度上仍然需要人工识别，所以对车牌识别技术的研究依然是目前高科技领域的热门课题之一。车牌识别系统的成功设计、开发和应用具有相当大的社会效益、经济效益和学术意义。
车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并应满足实时性要求。虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止，仍有许多学者在做着进一步的研究改进。
2. 研究的基本内容与方案
本文就车辆牌照自动识别技术进行了一系列的研究工作，在研究国内外各种典型的车牌识别方法的基础上，努力学习和创新，结合中国车牌的特点，对适合中国车牌的识别系统进行了研究。
在课题研究中作者的主要研究内容有：
1）广泛查阅国内外车牌识别系统算法的基础上以matlab的imageacquisitiontoolbox、imageprocessingtoolbox以及neuralnetworktoolbox工具箱为骨架，以m语言为主要编程语言，部分模块结合c语言开发了一套车牌识别系统，实现了车牌识别系统中车牌的定位、车牌字符的切分、以及车牌字符的识别的功能。
3. 研究计划与安排
1.第1-3周完成题目调研，完成文献阅读，进行相关资料的收集，完成文献综述以及开题报告的撰写；
2.第4-7周学习并掌握matlab软件相关知识，学习相关算法，数据库的选择、数据库的设计，完成整体方案的框架设计；
3.第8-12周完成车牌图片的采集，完成系统软件的初步编程；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]王丰元,计算机视觉在交通工程测量中的应用，中国公路学报，1999，vol.15(7)，p32～p34
[2yuntaocui,qianhuang,automaticlicenseextractionfrommovingvehicles,ieeetransacti-ononpatternanalysisandmachineintelligence,1999,7(4),p126～p130
[3]eunryunglee,keeking,automaticrecognitionofacarlicenseplateusingcolorimageprocessing,journalofkoreainstituteoftelematicsandelectronics,1995,24(2),p128～p131
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