1. 研究目的与意义
雾霾在近几年来逐渐成为了一个热门词汇，是每年入冬后见诸报端频率最高的词汇之一。
雾霾的影响是多方面的，不仅仅是对人的身体健康造成危害，同时会给道路监控的成像设备造成很大的影响。
雾霾天气下，成像设备所拍摄的车牌图像会变得模糊不清，造成交通管理人员不能准确地获取车辆牌照信息，从而使得违反交通规则甚至犯罪嫌疑车辆无法被精确的抓拍或者定位。
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2. 课题关键问题和重难点
1、课题关键问题本课题的关键问题在于解决雾霾天气下车牌识别，针对车牌识别过程中的图像变换、车牌定位、字符识别等流程选取合适的算法进行方案设计。
2、难点2.1 图像处理针对获取的车牌图像进行高斯模糊、图像二值化去噪处理得到去噪后灰度图像；随后进行边缘检测、图像阈值化操作、边缘检测、形态学处理、腐蚀、膨胀、中值滤波等操作对图像进行处理。
2.2 车牌定位雾霾天气下的车牌识别系统的主要问题在于选择合适的算法对雾霾条件下的车牌定位处理。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
在日常生活中，交通工具是比不可少的。
而随着全球变暖，大气边界层稳定度、冬季小风日数、大气环境容量等方面发生变化，恶劣天气多发。
交通环境逐渐成为影响人们出行便利的重要因素。
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4. 研究方案
本系统主要研究雾霾天气下的车牌识别，核心在于减少雾霾天气对传统车牌识别效率的影响。
本系统将问题分解，采用目标检测和车牌识别结合的方式来减少雾霾天气的影响。
1）目标检测该方法主要采取先对原始图像进行降噪处理，再针对雾霾等复杂天气下的车牌进行目标检测，随后进行字符识别。
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5. 工作计划
第1-2周：提交开题报告，并进行课题的需求分析。
第3周：在导师的指导下进行课题详细设计。
第4周：在导师指导下进行课题模块化设计并进行模块代码编写与调试。
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