全文总字数：1339字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当前中国城市建设、交通运输飞速发展，汽车已经逐渐普及于广大家庭。由于中国人口基数大，导致汽车的数量不断增加，汽车在带来便利的同时也给交通带来了许多问题：车位紧张、交通拥堵、管理落后等等。这就急需应用更加科学有效率的手段去有效管理交通，缓解交通压力。车牌就相当于一辆车的“身份证”，通过车牌可以查询到关于车辆的全部信息，这就促进了车牌识别技术的发展。车牌识别技术应用广泛，各种停车场的出入口、高速公路收费站、城市交通的控制与管理等等。车牌识别技术的不断发展和应用能够有效实现车辆的自动管控，节省了大量的人力物力，甚至可以帮助警察快速追查违法车辆的行踪。可以说车牌识别技术是整个智能交通系统的基础，十分重要。

国内外研究现状

当前国内外车牌识别技术运行环境基本有PC端以及嵌入式两种。车牌识别技术随着计算机视觉的发展还有计算机性能的提高，已经逐渐系统化。识别部分大多有模版匹配、bp神经网络、深度学习等方法。国内商用的车牌识别技术已经十分成熟，进入了智能时代，识别率能够达到99.9%，技术已经超越了国外的大多数国家。相比于国内车牌的规范化，国外车牌没什么规律，有着很强的个性化，这也就造成了国外车牌识别的准确率不如国内。当然现在的车牌识别基本还是固定角度识别，对于一些特殊场景、特殊的角度、光照度低的条件下，车牌识别率人有待提升。所以车牌识别不论是在对车牌的定位分割还是识别部分任然有很大的发展空间。

2. 研究的基本内容

车牌识别的研究内容主要包括三个方面。首先是车牌的定位，即在采集到的车辆图像中定位出车牌的位置。由于环境的多样性、随机性，这就对车牌的定位带来了一定的困难。然后就是把车牌从原有的图像中分割出来，只对分割出来的图像进一步处理。最后就是车牌的识别，需要研究车牌自动识别系统还有设计方法。目前的图像识别的方法有很多，需要选择最合适的识别方法，并且设计好本系统的识别算法。根据模式识别的思想，可以建立数据库，把车牌上的基本信息，字符，数字都包含进去，提高车牌识别的准确率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

通过查阅相关资料，确定完成整个毕业设计分为三个阶段：

2018年2月——2018年3月：资料收集，大概明确整个毕业设计实现需要学习哪些专业知识，准备好必要的参考书籍、论文，做开题报告。

2018年3月——2018年4月：学习基于arm的嵌入式开发板的相关知识，学习c 编程，学习计算机视觉、opencv计算机视觉库相关知识，学习模式识别相关理论。在学习了相关知识的基础上设计出车牌识别的模型，编写程序测试验证。

4. 参考文献

基于arm嵌入式系统接口技术 清华大学出版社 李岩、孟晓英

深入理解opencv：实用计算机视觉项目解析 机械工业出版社 刘波译

模式识别 清华大学出版社 张学工