智能车牌识别视觉系统设计开题报告

全文总字数：6095字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.目的及意义（含国内外研究现状）

1.1研究背景

随着我国国民经济的日益增长，人民的生活水平获得大幅提高。机动车作为生活中的一种重要交通工具，已经和人们的日常出行密不可分。而机动车的规模和流量的大幅增加，使随之而来的管理问题日益严重，例如交通堵塞，交通事故，违章违停等一系列问题。因此，智能化交通管理系统的实现就变得尤其关键。智能化交通管理系统将先进的计算机技术、信息技术等综合运用到交通运输、服务管控和车辆制造，从而建立起一种实时高效的综合运输和管理系统。我国智能交通管理系统虽然起步较晚，但随着国家的重视以及迫切的实际需要，未来将会有极大的发展空间和前景。运用先进的科学技术能将人力从复杂的车辆管理中解放，且能极大提高精确度和速度，车牌识别系统也便是在这种背景下应运而生。

2. 研究的基本内容与方案

2. 研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1研究的基本内容

（1）实验台的搭建：系统在Visual Studio2010的开发环境中搭建，采用OpenCV计算机视觉框架进行开发，采用C 作为编程算法语言，在windows 10系统平台上实现。车牌图像由笔记本摄像头获取。

（2）算法设计：利用C 编程对车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别这些步骤分别给出对应的算法代码，并对算法的正确性以及实验的准确性进行评估，通过修正得到最佳算法。

（3）识别实验：对车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别分别采用合适的方法得到最终的识别车牌。车牌定位可以采取基于数学形态学的定位方法，倾斜校正采用Hough检测并配合仿射变换的方法，字符分割采用垂直投影法，字符识别可以根据实际情况选择合适的方法。

（4）识别结果：对识别的结果的量化指标是识别的准确率，通过准确率的高低判断算法的可行性，若识别效果不佳，可以改进算法。

2.2研究的目标

设计基于OpenCV的智能车牌识别系统，搭建相应的软硬件平台，制定详细的研究实验方案，完成系统的研究开发和实验。采用数字图像处理的原理和技术，利用Visual Studio2010的C 编程给出相应的算法进行车牌区域的准确定位和分割的研究。通过此系统对图像中的车牌进行识别，得出识别的准确率。

2.3拟采用的技术方案及措施

车牌识别系统研究的流程图如下：

3. 研究计划与安排

3.进度安排

第1周查阅参考文献，完成英文翻译

第2周查阅相关参考文献，完成开题报告

4. 参考文献（12篇以上）

4.阅读的参考文献

[1]陈政.车牌识别系统研究综述[j].现代信息科技,2019,3(11):193-195.

[2]chen rc.automatic license plate recognition via sliding-windowdarknet-yolo deep learning[j].image and vision computing,2019,87:47-56.