文献综述
一、汽车智能化管理的发展：随着我国工业化进程的深入和科技的发展，人民生活水平提高不少，因此人们对汽车等交通工具的需求日益增加，现在大部分家庭都已经有两辆车了，所以汽车已经成为人们日常出行的必不可少的交通工具.随着车辆数量的增加，车辆的流动也不断增大，城市面临着交通拥挤及交通环境日趋恶化等交通问题，为了实现城市的可持续发展，城市交通管理现代化和高速公路智能化程度的提高势在必行，迫切地需要高科技技术来提高交通管理的力度和水平，因此智慧城市的发展成为当今城市发展的潮流。
智慧城市利用先进的信息技术实现智慧化地管理城市，为人们创造和谐美好而便捷的生活。
而车牌识别系统是智能城市的组成部分之一，采用数字图像处理、模式识别和计算机视觉技术，在不影响车辆行驶的条件下，准确而迅速地获得车辆的数字化信息，最终实现车辆的智能化管理。
车牌识别系统是一个由监控设备或摄像头采集汽车图像，经识别后判别出车牌上的字符为目的的计算机视觉系统。
过程为：首先从采集到的车辆图像中自动定位到车牌图像，再由定位到的车牌图像完成车牌上各个字符的分割，最后运用模式识别技术准确地识别出车牌中的汉字、字母和数字字符，实现车辆的智能化监控和管理。
因而车牌的识别过程为：先将采集到的原始图像经预处理去除干扰后，再从整车图像中定位出车牌的图像，然后把定位出的车牌图像分割出单个字符，最后将分割出的各字符识别出来再合成一个完整的车牌号。
本课题拟利用 OpenCV 实现一个基于深度学习的车牌识别系统。
课题包括车牌特征模型的建立以及实际的识别系统。
识别过程可以分为图像处理和字符识别 2 个步骤，图像处理部分使用 OpenCV 来实现，字符识别部分通过深度学习来提高准确度。
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