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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

21世纪智能交通管理系统是道路交通管理的发展趋势。汽车逐渐普及、出行人数不断增加，道路交通网络日趋复杂。车辆的不断增多不仅加剧了道路交通的拥堵情况，也带来了更多违规行为和交通事故，这使得智能交通管理系统应运而生。车牌智能自动识别作为智能交通管理系统中的重要组成部分，在智能交通管理中发挥着越来越重要的作用，其应用非常广泛，在高速公路收费管理、超速违章自动拍照、停车场管理、小区进出车辆管理、交通数据采集等许多系统中都需要识别车牌号码。

通过本次设计可以让我对图像处理的原理和应用更加了解，同时可以更加深入地理解并掌握卷积神经网络的思想和方法，让我能够把书面知识融入到实际应用之中，积累动手实践的经验，也为解决现实问题提供了方法。

2. 研究的基本内容

一、了解课题研究的背景与意义、国内外研究现状、我国交通车牌的特点。

二、掌握图像处理、车牌定位、图像分割识别和卷积神经网络的相关基本知识和方法。

三、设计基于卷积神经网络算法的车牌自动识别系统并使用python进行仿真。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

一、去图书馆或网络上查阅相关的资料，了解该项目的研究价值。

二、通过查阅的资料确定研究方向及研究的可行性。

4. 参考文献

[1] 张铮,徐超,任淑霞,韩海玲. 数字图像处理与机器视觉第2版[m]. 北京:人民邮电出版社,2014.5.

[2] 尹涛. 自然场景下交通标志牌的检测与识别[d]. 南京理工大学,2010.

[3] maria petrou, costas petrou著,章毓晋译. 图像处理基础第2版[m]. 北京:清华大学出版社,2013.7.