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文献综述
文 献 综 述1选题依据随着智能交通事业的快速发展,交通监控数据呈爆炸式增长,传统的监控识别系统已经无法满足海量高清图像和视频数据的高速处理需求。
针对该问题,本毕业设计综合运用云计算平台、车牌识别技术和视频处理技术,设计实现基于云平台的车牌识别系统.本设计将基于国内主流的云OCR车牌识别技术的实现车牌自动识别，通过编程实现视频处理，图像识别及基于车牌的车辆管理系统。
本次设计主要运用到OCR技术，OCR(Optical Character Reader)一直被广泛用于代替键盘输入数据。
而且在今天，它已成为电脑上不可或缺的直接输入手段[1]。
作为一种图像处理技术，OCR可以从图像中识别出字符信息[2],OCR文字识别具有准确性高、稳定性强、适用性高、简单易用和应用广泛登五大优势，因此，OCR技术十分适合用于车牌识别。
而为了处理庞大的交通数据，我们需要使用基于云平台的OCR技术，以阿里云OCR为例，阿里云OCR[3-4]识别服务是阿里云为应用开发者提供的一项图像识别服务，它采用基于深度学习的算法，通过人工智能自动识别。
开发人员使用起来也十分方便，只要应用阿里云服务器提供API网关，在客户端调用API接口，即可返回JSON 格式[5]的数据，适用于任何编程语言的开发。
阿里云OCR服务凭借其强劲的云服务器技术和领先的AI 技术可以对海量数据进行训练，识别速度快，识别准确率高，因此广泛应用于图片识别以及车牌识别等领域[6]。
基于此，本课题将利用云OCR平台设计一个车牌识别系统。
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