1. 毕业设计（论文）主要内容：

学习人工神经网络的理论，重点是卷积神经网络的有关理论；学习图像识别的有关理论和方法，包括基于模式识别和匹配的传统识别方法；设计和实现基于卷积神经网络车牌识别原型系统，实现对车牌的识别。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
2、完成开题报告；
3、设计和实现基于卷积神经网络车牌识别原型系统，实现对车牌的识别；
4、完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；
5、完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；
6、论文正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周 撰写论文初稿；
第12周—第15周 修改论文；
第16周 论文答辩。

4. 主要参考文献

[1]莫玲，麦康机. 基于机器视觉的车牌识别系统设计. 自动化与智能 机电工程技术2018;47(11),112-116.

[2]郑伟成，李学伟，刘宏哲. 基于深度学习的目标检测算法综述. computer science，2018; 45(10a),5-8,28.

[3]汪贵平，盛广峰，黄鹤，王会峰，王萍. 基于改进lenet-5网络的交通标志识别方法. science technology and engineering，2018 ；18（34）：78-84.