开题报告
1.1 研究背景及现实意义
随着人们生活水平的提高，车辆数呈指数增长，在方便人们出行的同时，也带来了交通拥堵、车辆管理和交通安全等诸多问题，高效的车辆管理需求使得智能化车辆管理系统应运而生，而车牌自动识别技术在其中扮演着重要的角色。车牌自动识别(ALPR)由于在自动收费、交通执法、私人空间访问控制、道路交通监控等方面的实际应用，已经成为[1]-[3]研究的热点。
车牌识别系统一般分为车牌检测、字符分割和字符识别三个阶段。前期阶段需要更高或近乎完美的精度，因为车牌是车辆唯一的身份标识，如果不能检测到车牌，可能会导致下一阶段的失败。许多方法首先搜索车辆，然后搜索车牌，以减少处理时间和消除误报。
尽管车牌自动识别技术在文献中经常被提及，但许多研究和解决方案在现实场景中仍然不够健壮。这些解决方案通常依赖于特定的约束条件，比如特定的相机设备或视角，简单的背景，良好的光照条件，在固定区域搜索，以及特定类型的车辆(它们不会从摩托车、卡车或公共汽车等车辆中检测车牌)。以上情形给车牌的定位和识别工作带来了不小的难度，使得车辆的智能化管理困难重重。
随着互联网科技和智能化技术的发展，在大数据、人工智能等智能化技术兴起发展的背景下，车牌检测识别技术也有了新的进展。许多计算机视觉任务最近在性能上取得了很大的提高，这主要是由于可用的大规模注释数据集(例如，ImageNet[4])和能够处理大量数据的硬件(GPU)的产生与发展。在这种情况下，出现了深度学习(DL)技术。然而，尽管DL方法在ALPR[5]-[7]中取得了显著的成果，但对带有车辆和车牌注解的ALPR数据集仍有很大的需求。
综上所述，在复杂环境下基于深度学习的车牌自动识别技术仍然具有重要的研究价值。
1.2 车牌识别的研究历史及现状
车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是数字安防领域不可或缺的关键技术，在近几年取得了显著成效。
