平台：MATLAB；流程：车牌定位，字符分割，车牌识别；算法：车牌定位【边缘检测】，字符分割【连通域法】，车牌识别【模板匹配或者bp神经网络，cnn卷积神经网络】；含GUI界面；特殊功能：语音播报，库外识别，计时计费，停车场应用场景；附送资料：开题，提纲，技术文档等。
2021-04-17 16:08:44
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随着汽车数量的增加，城市交通状 况日益受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。智能交 通系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的 目的。因此，它已成为世界交通领域研究的重要课题。 车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。
拟定的课题名称为基于MATLAB的汽车出入库计时计费系统，带有丰富的人机交互GUI界面。传统的车牌识别，仅仅是对车牌照片进行识别，显得中规中矩
2021-04-17 10:28:32
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python读取doc文件会有问题，我也没试，就先把doc文件批量转换成docx文件，然后docx文件再另存为htm之后根据bs4再执行段落的拼接，遇到图片时直接保存，并存成自己需要的路径
2021-04-14 20:02:27
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MATLAB车牌识别部分：
1、图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。
2、车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。
3、车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。
4、字符识别：
神经网络：先用bp神经网络训练测试集中涉及到的字符，如粤、闽等，A-Z,0-9；进行比对识别；
模板匹配：来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。
2021-04-12 19:30:50
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