基于Tessearc车牌识别系统的研究与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

车牌识别是光学字符识别（ocr，opticalcharaeterrecognition）技术的一个应用分支。

对ocr的研究始于上世纪早期，由德国科学家tausheck首先提出并申请了专利，但这个研究也仅仅停留在理论层面上。随着电子计算机的诞生，才得以真正将ocr技术实现，此后这项技术得以快速的发展并逐渐发展到实际应用阶段。目前，对该技术的功能已经趋于完善，字符识别已发展的比较成熟，已有不少应用案例。

国内来说，虽然该技术的研究从上世纪七十年代才兴起，但发展迅速，尤其是针对中文字符的识别技术达到或超过了世界领先水平。目前，国内车牌识别技术已经广泛的应用于高速公路车辆管理，停车场管理，不停车收费系统（etc）中。最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%[1]。

2. 研究的基本内容与方案

一、研究目标

利用opencv对图片进行预处理以及tesseract-ocr自带的字符库训练方法进行字符库训练，提高车牌识别的准确度。

二、研究内容

3. 研究计划与安排

1.2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；

2.2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；

3.2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]万松.基于tesseract_ocr的名片识别系统的研究与实现[d].广州：华南理工大学，2014

[2]秦小文，温志芳，乔维维.基于opencv的图像处理[j].电子测试，2011（07）

[3]程育恒.基于tesseract开源ocr引擎的证件识别系统的设计与实现[d].上海：东华大学，2014