嵌入式车牌图像拍摄与识别节点设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，汽车保有量逐年攀升，交通管理压力日益增大。

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

传统的车牌识别系统通常采用pc平台进行图像处理和识别，存在着体积庞大、功耗高、成本高昂等缺点，难以满足移动化、低功耗、低成本的应用需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着嵌入式技术和图像处理技术的快速发展，嵌入式车牌识别系统成为国内外研究的热点。

国内学者在车牌识别算法方面取得了一系列成果，如基于颜色特征的车牌定位算法、基于投影的车牌定位算法、基于数学形态学的字符分割算法、基于模板匹配的字符识别算法、基于神经网络的字符识别算法等。

在硬件平台方面，国内学者多采用arm、dsp等嵌入式处理器作为车牌识别系统的核心处理器。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.嵌入式车牌图像拍摄节点设计：研究不同类型摄像头的性能特点，选择合适的摄像头作为图像采集设备，并设计相应的驱动电路。

设计图像采集电路，实现摄像头与嵌入式平台之间的数据传输。

研究图像预处理算法，对采集到的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量，为后续的车牌定位和字符识别奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、算法设计、软件开发、实验验证等相结合的研究方法，逐步推进，最终完成嵌入式车牌图像拍摄与识别节点的设计与实现。

具体步骤如下：
1.需求分析与方案设计阶段:对嵌入式车牌识别系统的功能需求、性能需求和应用环境进行详细分析，确定系统的总体架构、硬件平台和软件平台。

2.硬件平台搭建与驱动开发阶段:根据需求分析，选择合适的摄像头、嵌入式处理器、存储器等硬件设备，搭建嵌入式车牌识别系统的硬件平台。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.低功耗嵌入式平台设计:针对传统车牌识别系统功耗高的问题，本课题将采用低功耗嵌入式处理器和低功耗设计技术，设计一种低功耗的嵌入式车牌图像拍摄与识别节点，以满足移动化、低功耗应用的需求。

2.高效车牌定位与字符分割算法:针对复杂环境下车牌定位和字符分割困难的问题，本课题将研究基于深度学习的车牌定位和字符分割算法，提高算法在复杂环境下的鲁棒性和准确性。

3.高精度字符识别算法:针对传统字符识别算法识别率不高的问题，本课题将研究基于深度学习的字符识别算法，例如卷积神经网络，并结合字符的结构特征和统计特征，提高字符识别的精度。

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.赵小川,谢维信,张正友.基于形状先验知识的车牌定位方法[j].中国图象图形学报,2005(04):481-487.

2.李波,杨晓梅.基于数学形态学的车牌定位方法[j].计算机工程,2006(10):186-188.

3.陈涛,王颖,章品正.基于彩色边缘检测和形态学的车牌定位方法[j].中国图象图形学报,2007(04):602-608.