基于Python的车牌识别系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

随着汽车保有量的不断增大，车牌识别系统可以帮助管理者减轻交通压力。车牌识别是车辆智能化分析的前提,实现准确识别车牌,可以完善安保系统和城市道路交通安全系统,如在交通路口和高速公路上可以利用智能车牌识别系统快速发现违章车辆，智能车牌识别系统是结合数字图像处理技术、计算机视觉和模式识别为一体的综合系统,包含对车牌图像进行预处理、车牌区域定位、字符分割以及字符识别等功能，所以针对这一问题，利用python语言和opencv计算机视觉库实现对车牌的精准识别显得尤为重要，虽然目前已经存在车牌识别系统，但还存在着许多不足，比如不能很好去除车牌的边框和铆钉、不能识别目前正日益增多的新能源车牌等，因此本课题针对以上问题进行了优化。

[1]李清洲, 潘为刚, 王书新. 基于python-opencv的车牌识别系统[j]. 单片机与嵌入式系统应用, 2020, 20(9):4-10.

[2]陈政,李良荣,李震,顾平.基于机器学习的车牌识别技术研究[j].计算机技术与发展,2020,30(06):13-18.

2. 研究内容和问题

1.利用软件工程的思想对系统进行需求分析和建模，在设计任务之初对车牌识别进行详细调研，系统总体功能的分析及目标设计；

2.利用pyqt5实现对ui布局的设计；

3.通过opencv的图像处理相关知识预处理进行车牌roi区域提取，主要包括对图像去噪、二值化、边缘轮廓提取、矩形区域矫正、蓝绿黄车牌颜色定位识别；

3. 设计方案和技术路线

资料查询；需求分析；UI界面构建设计；通过Opencv的图像处理相关知识预处理进行获取车牌ROI区域；车牌识别系统的构建；车牌信息显示存储；系统测试与维护；毕业论文的撰写。

4. 研究的条件和基础

1. 配有性能较强的计算机；

2. 图书馆和校园网为方便快捷地获取信息提供了便利；

3. 高等数学、高级语言程序设计等课程为该课题的研究提供了理论指导；