1. 研究目的与意义（文献综述）

改革开放以来，我国人民生活水平不断提高，汽车制造业蓬勃发展，汽车保有量也持续增长。

据公安部交通管理局最新公布的数据显示，截至2017年底，全国机动车保有量达3.10亿辆，机动车驾驶人达3.85亿人，两者继续保持高位增长。

大量的汽车造成城市道路拥堵，给人们的生活和出行带来不便，城市智能交通管理势在必行。

2. 研究的基本内容与方案

车牌识别系统主要分为图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别五个部分。

车辆经过卡口时，触发图像采集器，进行图像采集。本文设计的车牌识别采用高速公路车牌集模拟高速公路所采集的图像。采集后的图像传送给电脑软件进行图像处理，软件使用的是labview2016和vision assistant，这两个软件对视觉处理的支持度较好，方便开发者进行图像视觉算法的开发。由于采集的图像为彩色图像，对其进行分析运算会占用较多的计算机资源，因此图像处理一般包含灰度化、二值化、中值滤波去噪和数学形态学处理等。其中形态学处理可以调用imaqmorphology函数方便地对图像进行腐蚀、膨胀操作。车牌定位是车牌识别系统的核心环节，定位的准确度对识别成功率有很大的影响。车牌定位需要根据交通车牌的区域边缘信息、颜色特征、纹理特征、形状特征等，使用imaqedge detection函数进行定位。其后是字符分割，需要根据我国交通车牌标准（ga 36—2014）以及字符特征对识别出的车牌按单字符分割。字符识别分为基于神经网络算法的字符识别和模板匹配识别等。由于车牌中包含的字符有限，因此构建基于车牌字符的模板字符库、调用imaq ocr read text函数能方便的完成字符识别步骤。

3. 研究计划与安排

3.1-3.24 略查文献，确定大体设计方向，完成开题报告并提交；

3.25-4.10 详细查阅相关文献并完成5000字英文文献翻译；

4.11-4.20 设计车牌识别系统的图像预处理模块；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]kuldeepak, monika kaushik, and munish vashishath. license plate recognition system based on image processing using labview[j]. international journal of electronics communication and computer technology,2012.

[2]shi, xifan, weizhong zhao, and yonghang shen. automatic license plate recognition system based on color image processing[c]. international conference on computational science and its applications. springer, berlin, heidelberg,2005.

[3]du, shan, et al. automatic license plate recognition (alpr): a state-of-the-art review[c]. ieee transactions on circuits and systems for video technology,2013: 311-325.

[4]黄文楷,孙季丰.基于灰度图像的车牌定位算法的研究[c].第十三届全国图像图像学学术会议论文集,2006.