python opencv的车牌识别系统开题报告

全文总字数：1116字

1. 研究目的与意义

车牌识别技术不仅可以提供现代交通管理很大的帮助，也被广泛用于肇事行窃车辆的跟踪调查、小区汽车管理、停车场车辆进出管理、高速公路收费站等。车牌识别技术应用在这些场景中，可以快速准去的确定车辆的具体信息，因此可以对一些交通违规现象进行抓拍，从而加强了交通管理的监督的力度。车牌识别技术不仅可以减轻交通管理部门的工作压力，而且提高了工作速度和工作效率，从而保障人们出行的安全。

2. 国内外研究现状分析

车牌识别技术研究在国外起步比较早，早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌识别的某些具体应用。在这个阶段，车牌识别技术的研究还没有形成完整的系统体系。

进入20世纪90年代后，车牌识别的系统化研究开始起步。典型的如a.s.johnson等提出车辆牌照的识别系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三部分，完成车辆牌照的识别。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破，但还没有考虑识别实时性的要求，识别速度有待进一步提高。

20世纪90年代后期以后，随着我国汽车数量的急剧增加，车牌识别技术应用的范围越来越广，车牌识别技术已成为一个热门的研究课题，人们对其进行了广泛的研究。到目前为止，在国内车牌识别系统已经做得比较成熟了。

3. 研究的基本内容与计划

1. 车牌识别系统主要需要实现的功能有：

1）车牌识别

1.1 车牌图像采集与预处理

4. 研究创新点

1.采用opencv计算机视觉库，开源、可移植性高、独立性强，可以用于多种系统和平台。

2.制作成web端应用程序，便于用户进行使用和管理。

3.使用卷积神经网络的字符识别算法，能够得到更深层网络从而更好地学习特征，达到提高识别准确率的目的。