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1. 研究目的与意义

随着我国汽车工业的发展, 汽车的数量与日俱增,这对于车辆的管理是一个巨大的挑战。

将图形处理与模式识别技术更好地应用于汽车牌照的识别是目前科研工作的一个热点问题, 而车牌定位是车牌自动识别系统的难点和关键点。

所谓车牌定位(license plate location)，就是把车牌区域完整的从一幅具有复杂背景的车辆图像中分割出来。

2. 国内外研究现状分析

目前国外车牌定位识别系统已经有很多成熟的产品，以色列HiTech公司的See/CarSystem系列，新加坡optasia公司的IMPS系列都是比较成熟的产品。但是，这些产品基本上只适合于自己国内的状况。而我国的情况与国外有很大的不同，比如车牌的形状，颜色，字符的颜色以及我国车牌中包含着汉字等。同时，目前的牌照识别系统具有一定的识别率，在天气条件差的情况下或夜晚时，识别率会明显下降，此外，也受到其他许多客观干扰的影响，例如天气、背景、车牌磨损、图像倾斜等。因此现有的识别系统要达到完全实用化仍然有很长的路要走。现有的比较好的车牌定位方法主要有J.Barroso等提出的基于水平线搜寻的定位方法；R.Parisi等提出的基于DFT变换的频域分析方法；Charl Coetzee提出的基于Niblack二值化算法及自适应边界搜索算法的定位方法；Barroso J.Buls-Cruz等人提出的基于扫描行的车牌提取算法等。

目前国内比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王科技的汉王眼，深圳吉通电子有限公司的车牌通，上海高德威智能交通系统有限公司的汽车牌照识别器等。另外，西安交通大学的图像处理与识别研究室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学的自动化系也在进行类似的研究。由于汉字的识别难度较大，以及众多自然和人文因素的干扰，使得国内的成熟产品并不多，目前国内的车牌识别技术研究还主要集中在对各种车牌定位、字符分隔和识别等方面的算法进行研究上。

3. 研究的基本内容与计划

研习数字图像处理技术，熟悉其原理及功能，用matlab软件进行编程调试，使用实验器材进行演示验证，实现预期功能。

1、准备工作---撰写开题报告学习相关知识（第1周第3周）

2、分析论证并确定设计方案（第4周第5周）

4. 研究创新点

对基于灰度图像的车牌信息，进行多方法配合检测，达到车牌定位的目标。