基于MATLAB的夜间车牌识别算法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

车牌识别作为智能交通系统（its）的关键技术之一，在交通管理、车辆监控、停车场管理等领域发挥着至关重要的作用。

夜间环境下，由于光照条件复杂、噪声干扰严重等因素，车牌识别面临着更大的挑战，因此研究高效可靠的夜间车牌识别算法具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，车牌识别技术取得了显著进展，国内外学者在夜间车牌识别方面开展了大量研究。

1. 国内研究现状

国内学者在夜间车牌识别方面取得了一定的成果，主要集中在图像增强、车牌定位、字符识别等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕夜间车牌识别的关键问题，开展以下几个方面的研究：
1.夜间车牌图像增强:研究针对夜间车牌图像特点的增强算法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。

2.车牌定位:研究在夜间复杂环境下准确、高效的车牌定位算法，提取车牌区域。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:收集和阅读国内外关于车牌识别、夜间图像增强、深度学习等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:根据夜间车牌识别的特点，设计图像增强、车牌定位、字符分割和字符识别等算法，并使用matlab平台进行算法实现。

3.数据集构建:收集和整理夜间车牌图像数据集，用于算法训练和测试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种针对夜间车牌图像特点的增强算法，有效提高夜间车牌图像的质量，为后续处理奠定基础。

2.结合深度学习和传统图像处理方法，设计高效、鲁棒的夜间车牌定位和字符分割算法。

3.基于深度学习构建字符识别模型，提高夜间车牌字符识别的准确率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张帆,唐振,郭鑫,等.基于改进yolov5的小目标车牌检测算法[j].计算机应用,2023,43(01):308-315.

[2]李梦茹,王向阳.复杂场景下车牌识别方法综述[j].计算机工程与应用,2022,58(23):38-48.

[3]张帅,张凯,邓仕超,等.基于改进yolov5和lprnet的车牌识别算法[j].计算机应用,2022,42(s1):274-280.