1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
本课题的意义：
车牌识别技术（license plate recognition, lpr）是智能交通系统的核心关键技术，伴随着计算机科学技术的发展与完善，lpr系统逐渐从研究阶段转化到实用推广阶段，在高速公路、城市交通和停车成等项目的管理中占有无可取代的重要地位，它使得车辆的电脑化控制和管理成为现实。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，从而降低交通管理的复杂度。
随着我国近年来经济迅速发展，我国汽车车辆从数量、种类、质量上有很大提高。基于这种提高必将带来一系列的问题和挑战，如何识别汽车车辆，如何进行汽车车辆联网和统一管理，如何车辆自动化调度，都将越发复杂。而且现实中使用的车牌识别系统需要较严格的条件与环境，在夜晚、雨雾天气和复杂背景等特殊情况时，鲁棒性、通用性都较差。因此对其进行研究具有较大理论意义和实际应用价值。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标：
根据图像识别理论，在现有技术基础上，综合利用图像处理、计算机视觉、模糊识别、人工智能等技术，通过matlab工具箱实现简单背景进而复杂背景下，车牌的定位，分割和识别，重点对车牌定位、字符分割、模版匹配等进行适用性研究。
研究主要内容：
3. 研究的方法与方案
研究方法、技术及具体实验方案：
1.收集和整理资料；
2.通过参考学习已有的研究成果的基础上，对现有的图像预处理算法、车牌定位与分割算法进行分析，改进，实现。
4. 研究创新点
1.系统界面友好，方便，具有实用性和易用性。
2.本次研究尝试利用matlab来实现对车牌进行识别，友好的平台、编程环境，强大的科学计算数据处理能力，广泛的模块集合工具箱，实用的程序接口和发布平台
3.系统对图片进行预处理，综合利用图像增强、数学形态学，对之后的定位分割识别有重要影响；
5. 研究计划与进展
2014.2.152014.3.6 熟悉题目，收集资料，撰写开题报告；
2014.3.72014.3.14熟悉matlab软件，拟定设计方案；
2014.3.15-2014.3．31 收集、分析、比较与实现各种算法，确定系统采用的算法；
