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![[开题报告]车牌识别系统中定位算法的研究](https://img.taocdn.com/s1/m/a75db7b3c77da26925c5b0a2.png)
毕业论文（设计）开题报告（含文献综述、外文翻译）题目车牌识别系统中定位算法的研究姓名黄泽学号3060433088专业班级06自动化1班指导教师崔家林分院信息科学与工程分院开题日期2010年 3 月25日第1章文献综述1.1 国内外现状汽车牌照识别技术(License Plate Recognition, LPR)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，多应用在电子计费领域。
LPR 系统是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，该系统能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，运用模式识别、人工智能技术，实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
常用的LPR 识别技术有IC卡识别技术、条形码识别技术和图像处理识别技术。
基于图像处理技术的LPR 系统无需在车上额外安装条形码或者IC卡，因而不必改造现有的车辆系统，相对其他两种识别技术来说适用面广，更容易普及[1]。
车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节,该技术能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算,识别出视野范围内的车辆牌照号码,它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术,对采集到的汽车图像进行处理的方法,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
其在交通监视和控制中占有很重要的地位。
车牌识别技术的研究最早出现在20 世纪80 年代,这个阶段的研究没有形成完整的系统体系,而是就某一具体的问题进行研究,通常采用简单的图像处理方法来解决。
识别过程是使用工业电视摄像机( Industrial TV Camera) 拍下汽车的正前方图像,然后交给计算机进行简单处理,并且最终仍需要人工干预[2]。
从20 世纪90 年代初，国外的研究人员就已经开始了对车牌识别的相关研究，其中具有代表性的工作有：R.Mullot等开发的一种可以同时用于集装箱和普通车辆的车牌识别系统，该系统主要是利用文字的纹理在车辆图像中的共性进行定位与识别。
车牌识别算法开题报告车牌识别算法开题报告摘要：车牌识别算法是一种基于计算机视觉技术的应用，它可以自动识别车辆的车牌信息。
本文将介绍车牌识别算法的研究背景和意义，并提出了研究的目标和方法。
通过对车牌识别算法的优化和改进，可以提高车牌识别的准确性和效率，为交通管理、车辆追踪等领域提供支持。
1. 引言车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
传统的车牌识别方法主要基于模板匹配和特征提取，但在复杂的环境下容易受到光照、角度等因素的干扰，导致识别准确率低。
因此，研究车牌识别算法的优化和改进具有重要意义。
2. 研究目标本研究的目标是提高车牌识别算法的准确性和效率。
具体来说，我们将通过以下几个方面进行研究：- 提取车牌区域：使用图像处理技术，通过分析图像的颜色、纹理等特征，提取出车牌区域，减少干扰因素对识别结果的影响。
- 车牌字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
- 字符识别：使用机器学习算法，对分割后的字符进行识别，获取车牌的具体信息。
3. 研究方法本研究将采用以下方法来优化和改进车牌识别算法：- 深度学习模型：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对车牌区域进行特征提取和分类，提高车牌识别的准确性。
- 数据增强：通过对车牌图像进行旋转、缩放、平移等操作，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
- 多尺度检测：采用多尺度的滑动窗口方法，对图像进行多次检测，以适应不同尺寸的车牌。
- 字符识别算法：使用支持向量机（SVM）等机器学习算法，对分割后的字符进行训练和识别，提高字符识别的准确性。
4. 研究计划本研究将按照以下计划进行：- 数据收集：收集大量的车牌图像数据，包括不同角度、光照条件下的车牌图像。
- 数据预处理：对收集到的车牌图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，以提高后续算法的效果。
- 车牌区域提取：使用图像处理技术，提取出车牌区域。
- 字符分割：对车牌区域中的字符进行分割。
车牌识别技术研究开题报告一、研究背景和意义随着汽车数量的快速增长和交通管理的要求不断提高，车辆识别技术日益成为一个重要研究领域。
车牌识别是在交通管理、违章监测、停车场管理、智能交通系统等方面具有广泛应用前景的一项技术。
车牌识别技术可以通过车牌与车主信息的关联，实现车辆的快速准确识别和信息管理，并有效提升交通管理和公共安全水平。
二、研究目标和内容本研究旨在深入探索和研究车牌识别技术的关键技术和方法，为实现车牌的自动识别和信息管理提供有效的解决方案。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 车牌定位与分割技术：通过图像处理和模式识别等方法，实现对车辆图像中车牌位置的精确定位和分割，为后续的车牌识别提供基础。
取和判别分析，通过模式匹配和机器学习等方法实现车牌的准确识别。
3. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建有效的车辆信息数据库，并研究车牌信息的查询和管理方法。
4. 实验验证和性能评价：通过实际数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：1. 调研和理论分析：通过对车牌识别技术的相关文献和现有方法的调研，分析其原理和技术特点，为后续研究提供理论支持。
2. 数据采集和预处理：通过车载摄像头或公共摄像头采集车辆图像数据，并进行图像预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
3. 车牌定位与分割：采用图像处理算法，如边缘检测和形态学运算，对车辆图像进行定位和分割，提取出车牌图像。
如颜色、纹理和形状等特征，通过模式匹配或机器学习方法实现车牌的识别。
5. 车牌信息管理和数据库设计：将识别出的车牌与车主信息进行关联，构建完整的车辆信息管理系统，并设计合适的数据库结构和查询方式。
6. 实验验证和性能评价：通过真实场景的数据采集和实验测试，验证所提方法的有效性和可行性，并对其性能进行评价和改进。
四、预期成果和创新点1. 高效准确的车牌识别算法：通过对车牌定位与分割、特征提取与识别等关键问题的研究，设计出高效准确的车牌识别算法。
汽车车牌识别系统研究--开题报告汽车车牌识别系统研究开题报告一、选题背景随着社会的快速发展，汽车数量急剧增加，交通管理面临着巨大的挑战。
传统的人工车牌识别方式效率低下，容易出错，且难以满足大规模数据处理的需求。
因此，汽车车牌识别系统的研究具有重要的现实意义。
车牌识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，能够自动识别车辆的车牌号码，实现车辆的快速通行、交通流量监测、违法车辆追踪等功能。
它不仅提高了交通管理的效率和准确性，还为智慧城市的建设提供了有力的技术支持。
二、研究目的本研究旨在开发一种高效、准确、稳定的汽车车牌识别系统，以满足实际应用中的需求。
具体目标包括：1、提高车牌识别的准确率，减少误识别和漏识别的情况。
2、缩短车牌识别的时间，提高系统的实时性。
3、增强系统对不同环境条件（如光照、天气、车牌污损等）的适应性。
4、降低系统的成本，提高其性价比，便于广泛推广应用。
三、研究内容1、车牌图像采集与预处理研究合适的图像采集设备和方法，确保获取清晰、高质量的车牌图像。
对采集到的车牌图像进行去噪、增强、倾斜校正等预处理操作，提高图像质量，为后续的识别工作奠定基础。
2、车牌定位算法探索有效的车牌定位方法，能够准确地从复杂的背景中定位出车牌区域。
考虑车牌的形状、颜色、纹理等特征，结合边缘检测、形态学处理等技术，提高车牌定位的准确性和鲁棒性。
3、字符分割算法研究如何将车牌上的字符准确地分割出来，为字符识别做好准备。
针对字符粘连、断裂等情况，采用合适的算法进行处理，确保字符分割的准确性。
4、字符识别算法比较不同的字符识别方法，如模板匹配、神经网络、支持向量机等，选择最适合的算法进行车牌字符识别。
对识别算法进行优化和改进，提高识别的准确率和速度。
5、系统性能评估与优化建立一套科学的系统性能评估指标，如准确率、召回率、识别时间等。
根据评估结果，对系统进行优化和改进，不断提高系统的性能。
四、研究方法1、文献研究法广泛查阅国内外相关文献，了解车牌识别系统的研究现状和发展趋势。
汽车牌照识别系统中的牌照定位方法研究的开题报告一、选题背景随着社会的不断发展和城市化的加速推进，交通拥堵问题逐渐凸显，交通安全问题成为社会关注的焦点。
为了提高交通管理水平和交通安全性，各国都陆续推出了基于视频监控和图像识别技术的交通管理系统。
在这些系统中，车牌识别系统是一个非常重要的部分，能够准确地把车辆的识别信息传递给交通管理部门，帮助管理部门高效地进行交通管控、追踪违法行为等，有助于缓解拥堵、提升交通安全。
车牌识别系统中，牌照定位技术是其中的一个重要环节，其作用是对车辆牌照的位置进行定位和提取，从而为后续的牌照识别提供可靠的数据。
如何准确快速地实现牌照定位，是车牌识别系统设计的一个关键问题。
二、选题意义传统的车牌识别系统需要人工标注，然后才能进行车牌的识别，耗时、耗力。
而现代的车牌识别系统利用计算机视觉技术，能够实现自动化检测和识别车牌。
因此，车牌识别系统具有工作效率高、准确率高、操作简单等优点。
同时，车牌识别技术还广泛应用于人脸识别、安防监控、智能交通等领域。
本研究旨在探究车牌定位技术的具体实现方式，提升车牌识别系统的效率和准确性，为智能交通的发展做出贡献。
三、研究内容本研究的主要内容将包括以下几个方面：1.分析车牌定位的原理，综述目前国内外车牌定位技术的研究现状和应用情况。
2.设计和实现基于卷积神经网络的车牌定位系统，通过大量的样本数据训练和优化模型，实现车牌定位的自动化。
3.在模型搭建的过程中，选取几种不同的卷积神经网络结构进行比对，对比各种结构的优缺点和适用场景。
4.对比分析传统的车牌定位方法和基于卷积神经网络的车牌定位方法的优势和劣势，探究基于卷积神经网络的车牌定位方法的可行性。
5.根据实验结果，结合实际应用场景，对车牌定位系统进行性能评估和功能完善，提高系统的实用性和稳定性。
四、研究方法本研究将采用文献调研、算法设计、模型实现和实验分析等多种研究方法，具体步骤如下：1.通过查阅相关文献、研究报告等资料，全面了解车牌识别系统和牌照定位技术的发展现状和应用情况。
基于模糊理论的汽车牌照自动识别技术研究的开题报告一、研究背景随着汽车数量的逐年增加，车辆管理成为城市交通管理的一个重要问题。
为了实现快速、准确、高效的车辆管理，汽车牌照自动识别技术应运而生。
汽车牌照自动识别技术已经广泛应用于城市道路、高速公路收费、停车场管理等多个领域，成为现代交通管理的重要工具。
在牌照自动识别技术中，模糊理论作为一种基本的数学工具，已经得到了广泛的应用。
二、研究目的和意义本文旨在研究基于模糊理论的汽车牌照自动识别技术，包括目标检测、字符分割、字符识别等方面，设计并实现一套完整的汽车牌照识别系统。
该系统可以实现对车辆型号、颜色、车牌号码等信息的准确识别和记录，为车辆管理人员提供更为便捷、高效的工作方式。
同时，本文的研究也可以为模糊理论在图像处理领域的应用提供借鉴和参考。
三、研究内容和方法1. 研究基于模糊理论的汽车牌照自动识别技术的理论基础和实现方法。
2. 研究目标检测、字符分割、字符识别等核心技术。
3. 设计并实现一套完整的汽车牌照识别系统，对系统进行测试和优化。
4. 对所设计的系统进行实际应用测试，并对测试结果进行分析和评价。
5. 总结本文的研究成果，提出本研究的不足之处和改进方向。
四、研究计划和进度安排1. 第一周：查阅相关文献并确定研究方法。
2. 第二周：学习和研究模糊理论在图像处理领域的应用。
3. 第三周：研究目标检测和字符分割等技术。
4. 第四周：研究字符识别等核心技术。
5. 第五周：系统设计和实现。
6. 第六周：系统测试和优化。
7. 第七周：实际应用测试，并对测试结果进行分析和评价。
8. 第八周：撰写研究论文和总结本研究的成果。
五、预期成果1. 设计的汽车牌照识别系统能够准确快速地识别车牌号码和车辆信息。
2. 研究并掌握基于模糊理论的汽车牌照自动识别技术的核心技术。
3. 提出并解决汽车牌照自动识别技术中出现的一些难点问题。
4. 探索和研究了模糊理论在图像处理领域的应用。
车牌识别算法研究开题报告本科毕业设计开题报告（2014届）论文题目车牌识别算法研究作者姓名指导教师学科(专业)软件工程1003所在学院计算机科学与技术学院提交日期2014年3月5日车牌识别算法研究一、选题的背景与意义1.1研究开发的目的随着汽车数量逐年增加，在我们面前的是大城市的交通压力。
怎么更好的进行交通管理，已经成为摆在我们面前的主要问题。
为了解决这个问题，研究机构，高等院校，已经形成了自己的交通监控，管理系统，这些系统通常包括车牌检测模块。
通过这些设备对车辆的信息的收集、提取到的交通数据，用于监测，管理和指挥交通。
车牌自动识别是车辆检测系统中的重要模块，是交通监测和控制的核心，是实现交通管理自动化的一个充分必要条件。
传统的识别技术（ECT，IC卡，条形码等）价格昂贵，设备复杂，操作繁琐，运动车牌自动识别技术不仅可以节省辅助的设备，还可以降低产品成本，提高车牌识别的速度。
识别的正确率和识别速度主要取决于识别算法的好坏。
所以，本课题的研究目标对基于灰度跳变和投影特征的方法进行改进，主要侧重于解决在不同光照环境下采集到的图像的车牌定位，同时对字符投影间隔距离进行合适的调整可以排除具有同字符投影特征类似的伪车牌区域的干扰，显著地提高车牌定位应用的实用性和准确性。
1.2国内外研究发展现状在20世纪70年代，外国就有车牌自动检测的系统，车牌自动化识别的技术自1988年以来就被用来检查被盗车辆，它已被广泛研究进行了，主要是通过分析车牌图像，提取相关信息获取相应的汽车车牌号码。
今天，该应用程序已经达到很高的水平。
我们的车牌自动化识别的研究比外国要起步晚，到八十年代末才有相应的研究出现。
由于车牌规格是不同的，不同的，不同的模型有不同的规格，尺寸和颜色，彩板太多，车牌号码不统一，难以车牌识别。
我国做得比较出色的产品是汉王眼，由中科院自动化研究所汉王公司研究开发。
也有一些文章的车牌自动识别，但主要是因为条件是不一样的，在有限的范围。
车牌识别论文开题报告车牌识别论文开题报告一、研究背景与意义车牌识别技术是计算机视觉领域的研究热点之一，其在交通管理、智能交通系统、车辆追踪等方面具有广泛的应用价值。
随着城市化进程的加快和车辆数量的急剧增长，传统的人工车牌识别方式已经无法满足实际需求。
因此，开发一种高效准确的车牌识别系统对于提高交通管理效率和智能交通系统的发展具有重要意义。
二、研究目标本论文旨在设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统，通过对车牌图像进行自动识别和分析，实现对车辆的快速准确识别，以提高交通管理和智能交通系统的效率。
三、研究内容1. 车牌图像预处理在车牌识别系统中，车牌图像的预处理是非常重要的一步。
本论文将探索不同的图像处理算法，如图像增强、去噪和图像分割等，以提高车牌图像的质量和准确性。
2. 车牌定位与分割车牌定位与分割是车牌识别系统的核心环节。
本论文将研究和设计一种基于深度学习的车牌定位与分割算法，以实现对车牌区域的准确提取和分割。
3. 车牌字符识别车牌字符识别是车牌识别系统中的关键环节。
本论文将探索不同的字符识别算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现对车牌字符的准确识别和分类。
4. 系统性能评估与优化本论文将通过大量的实验和测试，对设计的车牌识别系统进行性能评估，并针对性能较差的地方进行优化，以提高系统的准确性和鲁棒性。
四、研究方法本论文将采用深度学习算法作为主要的研究方法，结合图像处理和模式识别的技术，设计和实现一个高效准确的车牌识别系统。
具体方法包括但不限于：卷积神经网络、循环神经网络、图像增强、图像分割等。
五、研究预期结果1. 设计和实现一种基于深度学习的车牌识别系统；2. 提高车牌图像的质量和准确性；3. 实现对车牌区域的准确提取和分割；4. 实现对车牌字符的准确识别和分类；5. 提高系统的准确性和鲁棒性。
六、研究意义本论文的研究成果将具有以下意义：1. 提高交通管理的效率：通过快速准确地识别车辆的车牌信息，可以实现对交通违法行为的及时处理和管理，提高交通管理的效率。
车牌识别技术研究开题报告摘要：车牌识别技术是一种基于计算机视觉和图像处理技术的应用，可以自动识别并提取车辆上的车牌信息。
随着交通管理的日益重要和车辆数量的不断增加，车牌识别技术应运而生。
本文将对车牌识别技术的研究进行探讨，包括其发展历程、相关技术原理、应用场景以及存在的问题和挑战。
通过对车牌识别技术的研究，我们可以为相关领域的研究和应用提供理论和技术支持。
一、引言车牌识别技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，它与交通管理、车辆安全和智能交通系统等相关。
传统的车牌识别方法通常基于模板匹配、特征提取和机器学习等技术，但在复杂的实际应用场景中仍然存在一些问题。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的车牌识别方法取得了令人瞩目的成果。
在本文中，我们将对车牌识别技术的研究进行探讨，旨在提供理论和技术支持。
二、车牌识别技术的发展历程车牌识别技术的起源可以追溯到20世纪80年代，当时主要依靠传统的图像处理和模式识别技术。
随着计算机视觉和机器学习的发展，车牌识别技术在90年代取得了重要突破，尤其是在泛化能力和抗干扰能力方面。
进入21世纪，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的车牌识别方法取得了巨大的进步和发展。
三、车牌识别技术的原理车牌识别技术的基本原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
首先，对输入的图像进行预处理，包括灰度化、滤波和增强等操作，以提高后续处理的效果。
然后，通过车牌定位算法，确定图像中的车牌位置。
接下来，使用字符分割算法将车牌中的字符单独分割出来。
最后，利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，提取并输出车牌上的字符信息。
四、车牌识别技术的应用场景车牌识别技术广泛应用于交通管理、治安监控和智能交通系统等领域。
在交通管理中，车牌识别技术可以用于违章抓拍和车辆管理；在治安监控中，车牌识别技术可以用于车辆实时监控和犯罪侦测；在智能交通系统中，车牌识别技术可以用于车辆通行记录和收费系统。
安徽建筑工业学院电子与信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告
课题名称：基于模式识别的图像处理算法研究
——基于模式识别的车牌定位算法研究专业：电子信息工程
班级：08电子①班
学生姓名：陈宇栋
学号：08205010127
指导教师：
填表日期：2012年3月5日
安徽建筑工业学院电子与信息工程学院
二○一一年十二月制表
说明
1.抓好毕业设计（论文）的开题报告是保证毕业设计
（论文）质量的一个重要环节。
为了加强对毕业设计（论文）的过程管理，规范毕业设计（论文）的开题报告，特印发此表。
2.毕业生一般应在毕业设计前期准备过程中，通过文
献调研，主动跟指导教师讨论，完成毕业设计（论文）的开题报告。
3.此表经过指导教师和有关人员签字后，一份由指导
教师保存，一份交院教学办公室。
4.毕业生在毕业设计（论文）答辩时，必须提交这份
毕业设计（论文）开题报告。
填写选题依据和设计方案，力求简练，若表中栏目不够填写，可另加附页。
一、简表
学生简况
姓名陈宇栋性别男出生年月1988-08入学时间2008-09学号08205010127专业电子信息工程班级08电子①班
课题名称基于模式识别的图像处理算法研究
子课题基于模式识别的车牌定位算法研究
课题来源纵向课题
类型计算机软件设计
研究（设计）内容
随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛，智能交通工具在世界范围内引起重视，而车牌识别系统是智能交通工具的重要组成部分，该系统可以记录十字路口违章车辆，实现高速公路、收费路口、停车场等地的收费。
车牌识别系统包括从图像的采集到预处理，再到车牌区域的定位和字符的分割，最后对分割出的字符进行识别的一系列过程。
本次毕业设计主要对汽车牌照识别系统进行处理研究，借助于Visual C++编程环境运行在相应的硬件平台上，利用数字图像模式识别技术实现对汽车牌照的自动识别。
按照模式识别系统组成，完成汽车牌照自动识别技术包括车牌预处理、车牌特征提取和车牌识别等功能，完成相应的算法研究。
对采集的车牌图像进行预处理包括图像灰度化、二值化、灰度拉伸及边缘提取等过程，并且过滤图像噪声使图像区域特征明显，根据区域特征确定车牌区域。
车牌字符分割可以采用车牌区域纵向灰度投影的方式进行字符区域识别和分割实现。
最后进行车牌分割字符图像归一化，将分割好的字符图像通过系数变换得到高度、宽度均相等的图像，以方便特征提取，提高识别的准确率，实现车牌的识别。
二、选题依据
1.阐述该选题的研究意义，分析跟该课题有关的国内外研究概况和发展趋势。
基于模式识别的图像处理是图像识别领域重要的研究和发展方向之一。
基于图像的车辆牌照自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用，是实现交通管理智能化的重要环节。
车辆牌照识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动纪录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、小区智能化管理等方面，具有巨大的经济价值。
汽车牌照相当于汽车的身份证，是在公共场合确定汽车身份的直接凭证。
我国交通管理部门对汽车牌照的样式制定了严格的规范，这些规范将为车牌自动识别技术的实现提供重要的识别依据。
基于图像处理的车牌识别技术的研究在外国起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在已经有比较成熟的产品投入使用，如美国的AUTOSCOF2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/CarSystem、德国西门子公司的ARTEM7S系统、新加坡的Optasa公司研制的VLPRS等车牌识别系统。
近几年，国内也有许多公司以及科研机构进行这方面的研究，并且有一些实用产品，这些产品的车牌识别率都在70%以上，但是对环境要求较高，在全天候的条件下，都存在识别精度不高，识别时间长等特点，车牌识别技术还存在很大的发展空间，许多工作还需更进一步的探索。
2. 国内外主要参考文献（列出作者、论文名称、期刊名称、出版年月）。
[1] 朱秀昌刘峰胡栋，数字图像处理与图像通信，北京邮电大学出版社，2008年修订版；
[2] 冯伟兴唐墨贺波，VC++数字图像模式识别技术详解，机械工业出版社，2010年7月；
[3] 刘海波沈晶郭耸，VC++数字图像处理技术详解[M].，机械工业出版社，2010；
[4] 卢春雨张长水，基于区域特征的快速人脸检测法[J]，清华大学学报：自然科学版；
[5] 梁路宏艾海舟，基于多模板匹配的单人脸检测[J].中国图象图形学报：A辑；
[6] Ai H Z, Liang L H, Xu G Y. A general framework for face detection. In: Tan Tie-Niu, Shi Yuan-Chun, Gao Wen eds. In: Proc the 3rd Conference on Multimodal Interfaces, Lecture Notes in Computer Science, 1948, Berlin: Springer-Verlag,，2000. 119-126；
[7] 李洪亮侯朝桢周绍生，一种高效的改进粒子群优化算法[J]，计算机工程与应用，2008,44(1)：14-16，30；
[8] 段海滨王道波于秀芬，几种新型仿生优化算法的比较研究[J].计算机仿真，2007，24(3):169-172,253；
[9] L李孟歆吴成东基于分级网络的车牌字符识别算法，计算机应用研究.2009,26(5),1703-1705.
三、设计方案
拟采用的研究方法，技术路线，实验方案的可行性分析。
一个完整的汽车牌照识别系统的工作过程主要分为三个研究阶段:一是车牌定位，实现牌照子图像的精确定位算法(用来确定车牌在整个图像中的相对位置)；二是车牌字符分割，提取车牌特征；三是对分割出的车牌字符图像进行识别的一系列过程。
图像处理对软件平台并没有特别的要求，系统所有算法均在Visual C++ 6.0软件开发平台下，利用数字图像模式识别技术实现对汽车牌照的识别
另外,本人是电子信息工程专业，对数字图像处理有着扎实的基础，并已通过全国计算机二级，有一定的编程能力，指导老师邵慧老师也是长期从事图像处理和图像通信的研究方向，有着丰富的研究经验，给整个算法改进进行合理的规划，另外我院计算机软件和电视原理实验室的软硬件资源，为毕业设计提供了良好的环境。
四、工作进度的大致安排
第一阶段前期准备，阅读C++语言相关知识，查找和本课题有关的相关文献期刊，完成开题报告。
第二阶段课题研究阶段，在指导老师的带领下，编写算法，通过实验，软件仿真，验证算法，并改进算法，以其达到更好的实验效果。
第三阶段论文撰写阶段。
第四阶段论文答辩阶段。
五、设计成果
1、了解模式识别的图像处理的工作原理
2、对相关算法进行设计和改进，运用VC++软件编程环境实现对车牌识别的要求
3、进行实验数据、结果分析、总结
4、撰写毕业论文、PPT
指导教师意见
指导教师签名：日期：
院教学工作委员会意见
主任签名：日期：。
