1. 研究目的与意义
随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。
同时，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。
2. 研究内容和预期目标
汽车牌照识别系统的基本工作原理为:根据采集到的序列图像对图像中的车辆牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化，并将其分割为单个字符，归一化后输入字符识别系统进行识别。其中结构图为：车牌定位——车牌字符分割——车牌字符识别——识别结果输出。
近年来，汽车牌照智能识别的技术发展很快，就其识别基础，主要可分为间接法和直接法两种:间接法是基于IC卡鉴别(REID)或基于条码的识别。直接法是基于图像的汽车牌照识别。
1、间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给近期在短时间内推广造成困难。
3. 国内外研究现状
车牌自动识别技术的研究国外起步地较早。早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些具体应用。在上述相关研究中，比较有代表性的是，A.S.Johnson首次提出将车牌识别系统分为三个模块分别进行研究，该自动系统中的三大部分为图像分割，特征提取，模板构造，最后完成车牌识别功能。后来的研究者在这样的整体框架基础上进行细节技术改进，着重于识别率的提高。Eun Ryung等提出基于彩色图像分割的定位识别方法，其中有具有代表性的图像处理技术，以基于Hough变换的边缘检测技术，以计算图像中灰度值为基础的字符识别方法等。日本Luis开发的系统开始应用于高速公路收费站，其识别率达到90%以上，此时国外的技术已经较为领先。对于字符识别方法，R.A.Lotufo提出了分类器的思想，与模板库的字符进行比较，反复核实，确定号码。这个时期，技术主要侧重在识别率方面，忽略实时性的要求，识别速度有待进一步的提高。
从上述技术出现后，开始研制出适合各国自己的系统，并且将该系统引入商业中，扩大应用范围。其中比较出名的是ARGUS，英国Alphatech公司就开始了名为ARGUS的车牌自动识别系统的研制。ARGUS的车牌识别系统的识别时间约为100毫秒，通过ARGUS的车速可高达每小时100英里。还有Hi-Tech公司的See/Car system，新加坡Optasia公司的VLPRS等。另外还有欧美，亚洲等发达国家都已研发适用于本国的车牌识别系统。
广阔的应用前景，渐渐将车牌自动识别系统引入中国，但是由于我国车牌格式的特殊性，只能参考别人的研究技术，无法直接应用。但是其中字母和数字的识别技术可以借鉴，对于汉字的识别技术，需要国人自己的努力。
4. 计划与进度安排
1. 以论文题目为核心，对相关资料进行收集和翻阅，对已收集的资料加以整理，论证分析论文的可行性，实际性，明确自己的研究具体内容。
2. 整合已有资料，构筑论文的大纲内容。
3. 对车牌识别系统进行深入研究，分析车牌识别的特点和不足，了解相关应用问题。
5. 参考文献
[1] 陆福宏.车牌识别技术在智能交通系统中的应用[J].中国科技博览，2010(12):3 02.
[2] 图像分割算法研究综述 [J]. 何俊,葛红,王玉峰.计算机工程与科学. 2009(12)
[3] 史忠科,左奇一、一种基于数学形态学的实时车牌图象分割方法[J]﹒中国图象图形学报.2003,8( 3):281-285.
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