基于图像的智能交通车牌分类开题报告

1. 研究目的与意义

近年来，我国汽车数量迅猛增加，造成了巨大的城市交通压力，如何有效地进行交通管理日益受到人们的重视。而基于图像的车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，起着举足轻重的作用。不同的车牌种类对应着不同的车型，根据车牌种类判断车型，有助于在高速公路收费站、城市交叉口、港口和机场等场所实现城市车辆的交通管制。本课题研究基于图像的车牌分类，实现黄底黑字、蓝底白字、黑底白字、白底黑字和白底红字车牌的分类。

2. 国内外研究现状分析

早期国外许多发达国家已将图像识别技术用于车牌识别系统的研究，然而，我国车牌识别技术的研究尚且处于起步阶段。此外，我国的车牌格式和国外的有较大的差异，国外的一些技术不能完全符合并应用到国内的车牌识别问题上。国内的一些研究仅限于理论阶段，存在着适用范围狭隘，实用性差等缺陷。伴随着现代智能交通的发展，要求识别系统具有高精度、高实用性以及更广泛的适用性。

3. 研究的基本内容与计划

内容：根据基于图像的智能交通车牌分类方法，给出设计的总体结构。在基于图像的车牌识别系统中，实现车牌图像的读入与预处理、车牌定位、车牌区域的分割、二值化和车牌分类等功能，并用matlab进行仿真分析，验证算法的可行性。

计划：（1-3周）撰写开题报告和文献综述

（4-5周）系统设计总体结构图

4. 研究创新点

通过车牌图像识别，可以快速确定车辆的型号，缩短了在收费站的停车时间，是实现交通管理智能化的重要环节。同时，在理论分析的基础上利用MATLAB软件较强的图像控制和处理功能对算法进行仿真分析，验证算法的可行性，从而实现智能交通车牌的分类。