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基于小波变换与支持向量机的车牌识别的中期报告一、研究背景随着社会的不断发展，交通事故的增加已经成为了威胁人们安全的主要问题之一。为了有效地解决这些问题，车辆的自动化驾驶成为了当前的热点研究领域。在车辆自动化驾驶过程中，车牌识别是一个非常重要的环节。车牌识别技术可以用于车辆道路监控、交通违规处理、车辆追踪等领域。因此，车牌识别技术的应用具有广阔的前景。车牌识别技术是基于图像识别技术的一种，在过去几十年中，图像识别技术已经取得了重大进展。在车牌识别方面，有很多算法可以用于车牌识别。其中，基于深度学习的车牌识别算法是目前最有效的一种。然而，基于深度学习的车牌识别算法需要大量的计算资源，并且需要更多的样本数据，这对于普通研究人员来说是一个很大的挑战。因此，基于小波变换与支持向量机的车牌识别方法被提出。二、研究内容本文将研究基于小波变换与支持向量机的车牌识别方法。具体来说，本文的主要研究内容包括以下几个方面：1、车牌检测：本文将采用Haar特征级联分类器对图像进行分类，以确定车牌位置。2、车牌字符分割：在车牌检测之后，本文将使用小波变换来处理车牌图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用Otsu算法对图像进行二值化处理。通过对二值图像进行形态学处理，可以得到一个包含车牌字符的二值图像。3、特征提取：本文将使用支持向量机对特征进行筛选，并选取能够有效区分不同车牌字符的特征进行特征提取。4、字符识别：本文将使用支持向量机来对车牌字符进行识别，并使用交叉验证来评估算法的准确度。三、研究意义本文的研究意义主要有以下几个方面：1、针对深度学习算法需要大量的计算资源这一瓶颈问题，本文提出了一种基于小波变换与支持向量机的车牌识别方法，其具有较高的识别准确率且不需要大量的计算资源。2、本文将使用Haar特征级联分类器进行车牌检测，利用Otsu算法对图像进行二值化处理，采用支持向量机进行特征提取和字符识别，这三个算法的结合使得识别结果更加准确。3、本文将提高车牌字符的识别精度，并可应用于车辆道路监控、交通违规处理、车辆追踪等领域。四、研究计划本文的研究计划主要包括以下几个步骤：1、车牌检测：使用Haar特征级联分类器对图像进行分类，判断是否为车牌。2、车牌字符分割：利用小波变换来处理车牌图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用Otsu算法对图像进行二值化处理，通过对二值图像进行形态学处理，得到一个包含车牌字符的二值图像。3、特征提取：使用支持向量机对特征进行筛选，并选取能够有效区分不同车牌字符的特征进行特征提取。4、字符识别：使用支持向量机来对车牌字符进行识别，并使用交叉验证来评估算法的准确度。5、实验分析：对算法进行实验分析，比较不同算法的识别准确率及其优劣。六、研究成果本文的研究成果主要包括以下几个方面：1、针对深度学习算法需要大量计算资源的问题，提出了一种基于小波变换与支持向量机的车牌识别方法，其在具有较高的识别准确率的同时，也具有

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