1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续攀升，交通管理压力日益增大。
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，在交通流量监测、车辆定位、停车场管理、交通违法行为识别等方面发挥着至关重要的作用，对于维护交通秩序、提高交通效率、保障交通安全具有重要意义。
传统的车牌识别方法通常依赖于图像处理技术，如边缘检测、形态学操作和模板匹配等。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术一直是计算机视觉和模式识别领域的热门研究课题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的车牌识别方法逐渐成为主流研究方向。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题将针对车牌识别的关键问题，开展以下几方面研究：
1.车牌定位研究:-研究基于深度学习的车牌定位方法，利用卷积神经网络强大的特征提取能力，实现对复杂背景下的车牌精确定位。
-探索不同卷积神经网络模型在车牌定位任务上的性能表现，选择最优模型并进行参数优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究法，结合理论分析、算法设计、系统实现和性能评估等环节，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解车牌识别技术的发展现状、研究热点和挑战，以及卷积神经网络的基本原理、模型结构和训练方法，为本研究提供理论基础。
2.数据集构建阶段:收集和整理车牌图像数据，并对数据进行标注，建立用于模型训练和测试的车牌数据集。
3.模型构建与训练阶段:设计基于卷积神经网络的车牌定位、字符分割和字符识别模型，选择合适的深度学习框架，利用构建的车牌数据集对模型进行训练，并对模型进行优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的车牌定位方法优化:针对复杂背景下车牌定位困难的问题，研究基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、SSD等，对车牌进行快速准确的定位。
2.基于注意力机制的字符分割方法研究:针对车牌字符分割中容易出现的字符粘连、断裂等问题，研究基于注意力机制的语义分割方法，提高字符分割的精度和鲁棒性。
3.基于多任务学习的车牌识别模型构建:将车牌定位、字符分割和字符识别三个任务整合到一个深度学习模型中，利用多任务学习的优势，提高模型的整体性能。
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.赵永强,刘萌.基于深度学习的车牌识别方法综述[J].计算机应用研究,2021,38(02):325-333.
2.李鑫,张凯,郭文静,等.基于改进YOLOv3的小型车辆车牌识别[J].计算机工程与应用,2021,57(19):181-187.
3.黄凯杰,李嘉.基于YOLOv5和MobileNetv2的实时车牌识别算法[J].计算机工程与应用,2022,58(04):187-194.
