基于深度学习的车牌识别方法研究开题报告

 2022-01-11 04:01

全文总字数:3282字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本课题的目的是:

车牌识别系统是图像处理和模式识别技术研究的热点,应用也越来越普遍。车牌识别主要包括以下三个主要步骤:车牌定位,车牌字符分割,车牌字符识别。近年来,许多学者对其进行了较为深入的研究和探讨,提出了基于纹理特征、颜色信息和运用数学工具的车牌定位法,基于投影分析、连通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神经网络等的字符识别方法。根据国内外汽车牌照的字符特征,对近年来出现的车牌识别方法进行综述,在现有方法的基础上,取其优点,结合数学工具,提高系统的速度和精度。

本课题的研究意义是:

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 研究的基本内容

本论文的研究的内容包括了牌照定位、牌照中字符的分割和字符识别三部分。对于整个车牌识别系统来说,车牌识别精确度的高低主要取决于定位精确度的大小。

由于车牌识别本身问题的复杂性,如何提高车牌字符的分析效果是解决车牌识别率的关键所在。本文研究的主要内容:

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案:

1、进行简单需求分析,确定整个系统大概的所需的模块和规模。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 参考文献

[1] 高伟.车牌字符识别技术的研究[d].山西:山西大学模式识别与智能系统,2005.

[2] (美)约翰逊鲍尔(johnsonbaugh,r) 等.面向对象程序设计-c 语言描述(原书第二版)[m].北京机械工业出版社.2002.9

剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。