1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量持续攀升，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，在交通流量监测、车辆违章抓拍、停车场管理等方面发挥着至关重要的作用，因此对其进行深入研究具有重要的现实意义。
车牌识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个学科领域，其目的是为了从复杂的图像背景中准确地识别出车牌号码，具有很高的学术研究价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
车牌识别技术发展至今，国内外学者对其进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
近年来，国内在车牌识别领域取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要内容包括以下几个方面:
1.系统需求分析与总体方案设计:根据实际应用场景，分析系统功能需求和性能需求，确定系统总体方案，包括硬件平台选型、软件架构设计、图像处理流程等。
2.硬件平台搭建:以ATMEGA2560微控制器为核心，设计图像采集模块、数据处理模块、显示控制模块等硬件电路，并完成各模块之间的连接与调试。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究与实验研究相结合、仿真分析与实际应用相结合的研究方法，逐步推进研究工作。
1.理论学习阶段:深入学习车牌识别相关理论知识，包括数字图像处理、模式识别、嵌入式系统等，阅读相关文献，了解国内外研究现状，掌握车牌识别系统的设计方法和实现技术。
2.系统设计阶段:根据课题研究目标和内容，完成系统需求分析，确定系统总体方案，包括硬件平台选型、软件架构设计、图像处理流程等。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.基于ATMEGA2560的低成本车牌识别系统设计:传统的车牌识别系统通常采用高性能、高成本的处理器，本课题采用ATMEGA2560微控制器作为核心处理器，设计一种低成本的车牌识别系统，可以有效降低系统成本，提高系统的性价比。
2.高效的车牌定位和字符分割算法:针对复杂背景下车牌定位困难和字符分割精度低的问题，本课题将研究基于形态学处理和颜色特征的车牌定位算法，以及基于投影法和连通域分析的字符分割算法，提高车牌定位和字符分割的精度和效率。
3.基于机器学习的字符识别算法研究:为了提高字符识别的准确率，本课题将研究基于机器学习的字符识别算法，例如支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)，通过训练样本数据建立字符识别模型，提高系统的识别精度和鲁棒性。
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.李琳,王荣本,周宁.基于FPGA的车牌识别系统设计[J].电子技术应用,2023,49(03):134-139.
2.郭志刚,郭建国,刘亚秋,刘增磊.基于YOLOv5s和改进CRNN的实时车牌识别[J].电子技术应用,2023,49(01):160-165.
3.王鹏.基于深度学习的车牌识别方法研究[J].电子技术与软件工程,2022(23):143-146.
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