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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来随着经济的不断发展，汽车日益普及，在给人们带来便利的同时，也造成了日益严重的交通拥堵、事故频发等交通问题。传统的人工管理已经不能满足实际的工作需求，智能交通、车辆检测系统由此产生。车牌自动识别技术作为智能交通的一个重要方向受到国内外学者们的重视，它在车辆收费管理和城市道路监控中占有重要的地位，具有广泛的应用前景。但是由于环境光照、车牌磨损和位置不固定等问题加大了识别车牌的难度，导致识别精度低。可见设计易用性高、容噪大或对于车牌图像变形依然有较高的识别精度具有很重大的意义。

国内外研究现状

车牌识别(license plate recognition，lrp)技术于20世纪80年代被提出，于90年代随着计算机视觉的发展开始了系统化的研究，近年来有不少学者研究用人工神经网络来识别车牌，同时致力于满足实时性要求以投入到实际应用中。

车牌识别技术研究在国外起步较早，目前一些发达国家lpr系统已成功应用在实际交通系统中。国内的开发应用相对较缓慢，因为国内的车牌更为多样化，且汉字繁杂。但目前主要问题即是由于光照和车牌磨损导致车牌定位不准确，字符粘连和断裂导致字符分割不准确，以及系统的易用性不高。

2. 研究的基本内容

基于OpenCV研究实现车牌识别(License Plate Recognition，LRP)技术，使用C 语言编写，运行效率高，可移植性强。研究主要分为四部分，即车牌图像的预处理、车牌检测与定位、字符分割、单个字符识别。其中车牌检测与定位结合车牌的色彩信息与边缘等特征进行定位，字符分割利用字符间隔先验知识和相关投影信息进行切分，而字符识别部分则基于神经网络的方法进行识别。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

总体方案：1、首先对获取图像进行灰度化、二值化和滤波等预处理；

2、利用车牌的色彩信息和边缘特征实现车牌的定位；

3、利用车牌先验知识和投影信息实现字符分割；

4. 参考文献

[1]陈永超.基于数字图像处理的车牌识别研究[d]. 武汉理工大学 2006

[2]常奇峰.基于vc 的数字图像处理软件开发[d]. 南京航空航天大学 2010

[3]谭林秋.基于vc 的数字图像处理系统的开发及算法研究[d]. 西安理工大学 2008