基于超分辨重構(gòu)和小波定位的車牌識(shí)別算法研究的開題報(bào)告

基于超分辨重構(gòu)和小波定位的車牌識(shí)別算法研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義目前，車牌識(shí)別技術(shù)在交通管理、安防監(jiān)控、智能停車等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別技術(shù)仍存在許多挑戰(zhàn)，如光照變化、車牌覆蓋、車速過快等問題，這些問題都會(huì)影響車牌識(shí)別的準(zhǔn)確度和魯棒性。傳統(tǒng)的車牌識(shí)別算法主要是基于特征提取和分類識(shí)別的方法，通常使用模板匹配或者支持向量機(jī)等算法來進(jìn)行車牌區(qū)域的定位和識(shí)別。這些算法在某些特定場景下表現(xiàn)良好，但在應(yīng)用到復(fù)雜場景時(shí)往往不能如期望的那樣準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)識(shí)別訓(xùn)練。因此，提出一種新的車牌識(shí)別算法以解決這些問題成為研究熱點(diǎn)。本文針對車牌識(shí)別中存在的光照變化、車牌覆蓋等問題，提出了一種基于超分辨重構(gòu)和小波定位的車牌識(shí)別算法。該算法采用超分辨技術(shù)來提高車牌圖像的分辨率，使用小波變換進(jìn)行坐標(biāo)定位，實(shí)現(xiàn)對車牌區(qū)域的精確定位。具體而言，該算法將車牌圖像分為兩個(gè)部分進(jìn)行處理，首先對車牌圖像進(jìn)行超分辨重構(gòu)，然后根據(jù)小波變換提取車牌圖像位置坐標(biāo)并進(jìn)行車牌識(shí)別。二、研究內(nèi)容和方案（一）研究內(nèi)容1.建立車牌識(shí)別模型，采用超分辨技術(shù)提高車牌圖像分辨率;2.利用小波變換進(jìn)行車牌坐標(biāo)定位，實(shí)現(xiàn)對車牌區(qū)域的精確定位；3.對車牌區(qū)域圖像進(jìn)行特征提取及預(yù)處理，采用SVM分類器對車牌區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。（二）研究方案1.采集車輛圖像數(shù)據(jù)集，建立車牌識(shí)別模型；2.選擇合適的超分辨技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)算法，對車牌圖像進(jìn)行重構(gòu)；3.通過小波變換提取車牌圖像位置坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對車牌區(qū)域的定位；4.對車牌區(qū)域圖像進(jìn)行特征提取及預(yù)處理，使用SVM分類器進(jìn)行識(shí)別。三、論文結(jié)構(gòu)本文共分為五個(gè)部分，具體如下：第一部分，介紹車牌識(shí)別的研究背景和意義，闡述當(dāng)前研究中存在的問題和挑戰(zhàn)，并提出本文的研究目標(biāo)和意義。第二部分，綜述車牌識(shí)別的現(xiàn)有算法及其優(yōu)缺點(diǎn)，分析其中存在的問題。第三部分，提出基于超分辨重構(gòu)和小波定位的車牌識(shí)別算法，詳細(xì)說明算法的實(shí)現(xiàn)步驟。第四部分，對所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果并與現(xiàn)有算法進(jìn)行比較。第五部分，總結(jié)本文所做的工作，提出改進(jìn)方向及未來展望。四、論文進(jìn)度安排1.2021年7月至2021年8月：完成論文初稿的撰寫，研究現(xiàn)有車牌識(shí)別算法及相關(guān)技術(shù)；2.2021年9月至2021年10月：完成車牌識(shí)別算法的研究和設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)；3.2021年11月至2022年1月：完善實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析；4.2022年2月至2022年3月：完成論