1. 研究目的与意义（文献综述）

自1885年第一辆汽车问世，汽车在人类的生活中充当着很重要的作用，1000名日本人中有591辆汽车；在100名美国人中，有79人拥有汽车，在许多美国家庭中，他们甚至拥有不止一辆汽车。

国内汽车市场在近几年也已爆炸性的增长率不断扩大。作为人们生活的一部分，汽车带来的问题也层出不穷。有使用就需要有监管，为此人们设计了公路交通管理系统。城市交通的自动化管理是未来交通管理最必然的发展方向，车牌识别系统是智能交通系统中的核心一环。机动车辆号牌是区分车辆间最显著的标志,准确高效的采集号牌信息成为关键。

从80年代中期开始，argus英国alphatech公司就开始了名为raus的车牌自动识别系统的研制。argus的车牌识别系统的识别时间约为100毫秒，通过argus的车速可高达每小时100英里。还有hi-tech公司的see/car system,新加坡optasia公司的vlprs等。另外日本、加拿大、德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。国内在90年代也开始了自己的车牌识别系统的研究。目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼，香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等。

2. 研究的基本内容与方案

本次设计是建立在数字图像处理技术基础上对车牌识别系统展开的。基于图像的车牌识别系统是计算机视觉与模式识别技术在智能交通系统中的重要实践,多数应用在快速道路的车速检测和一些停车场的进出管理以及现在比较高科技的智能检测等。

本论文重点研究号牌的定位、号牌字符的分割、号牌字符识别等关键技术，并利用Matlab编程软件对车牌识别技术核心代码、流程图及算法等进行仿真和分析。技术路线流程图如图1所示。

首先对论文的研究背景、智能交通系统车牌识别技术进行简要介绍。讨论我国车牌的特点;对数字图像处理相关知识进行简述。在获取车辆图像后，将牌照的部分截取出来并进行预处理。使用matlab自动灰度化，转换图片为灰度图像。为了获取最优阈值，进行二值化，可以使用matlab中自动判定阈值的函数。进行灰度化、二值化的图像目标周围若仍存在小碎片影响下一步处理，选择对图像进行适度腐蚀膨胀处理;介绍车辆号牌字符分割技术。对几种常用的图像分割方法进行比较，此处选择水平与垂直投影法，水平垂直投影法是指自上而下和自下而上的方式分别扫描图像，由于已经进行了二值化处理，字符的像素点全部呈白色，只需对所有的像素点加以标记，就能够大概得出车牌的高度，接着进行从左至右的扫描，通过白色像素点的标记同样可以确定每个字符点的宽度，最终的切割便以此为依据;进行字符识别：主要比较模版匹配、基于字符结构的方法、基于BP神经网络字符识别法，分析如何提高识别准确率。运用matlab相关知识，对车牌识别主要算法进行仿真实现;对设计内容进行总结与结果分析。

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅相关文献资料，熟悉题目含义及基本研究内容，撰写开题报告。

4-9周：完成相关理论知识的学习与研究，复习数字图像处理相关知识，对车牌识别关键技术进行学习。

10-14周：复习matlab相关知识，对车牌识别主要算法进行仿真实现。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 赵诗宇.图像分割算法的分类与研究[j].科技风,2019(05):58.

[2] 唐智强.基于图像的车牌识别系统设计与实现[d].电子科技大学,2018.

[3] 要秀宏.基于matlab的车牌定位识别方法[j].信息与电脑(理论版),2019(01):88-89 92.