1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和城市化进程的不断加快，机动车保有量持续增长，停车难问题日益突出，传统停车场管理模式低效、混乱等问题逐渐显现。
为了解决这些问题，提高停车场管理效率和服务水平，智能化停车场建设成为必然趋势。
本课题研究的停车场车辆监控系统作为智能停车场的重要组成部分，对于提高停车场管理水平、缓解停车难问题具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉、模式识别等技术的快速发展，停车场车辆监控系统成为国内外研究的热点，涌现出许多相关的研究成果和应用案例。
1. 国内研究现状
国内学者在停车场车辆监控系统方面取得了一定的研究成果，主要集中在车牌识别、车位检测、系统平台开发等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括：1.车辆识别技术研究：研究基于深度学习的车牌识别算法，提高车牌识别的准确率和效率。
2.车位状态检测算法研究：研究基于图像处理和模式识别的车位状态检测算法，实现对车位占用情况的准确判断。
3.停车场车辆监控系统平台设计与实现：设计和开发停车场车辆监控系统平台，实现车辆信息管理、车位信息管理、停车收费管理、查询统计等功能，并提供友好的用户界面。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤进行：1.需求分析阶段：对停车场车辆监控系统的功能需求、性能需求、安全需求等进行详细分析，制定系统设计方案。
2.系统设计阶段：根据需求分析结果，设计系统架构、模块功能、数据库结构等，并进行技术方案选择。
3.系统实现阶段：根据系统设计方案，进行硬件平台搭建、软件平台选择、数据库设计与实现、系统界面设计与实现等工作。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习和图像处理技术的车辆识别与车位状态检测方法，提高识别和检测的准确率和鲁棒性。
2.设计和开发一种功能完善、操作便捷、界面友好的停车场车辆监控系统平台，实现对停车场车辆、车位、收费等信息的全面管理。
3.将系统应用于实际停车场场景，验证系统的有效性和实用性，为解决停车难问题提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘伟,王建强,黄心汉,等.基于深度学习的停车场车位状态检测方法[J].计算机应用,2020,40(S1):294-298,304.
2. 孙文杰,王智灵,李佩,等.基于视频图像的停车场车位检测方法研究[J].电子设计工程,2021,29(02):145-150.
3. 马天宇,李良福,李晓峰.改进YOLOv3的停车场车位检测与识别[J].计算机应用与软件,2021,38(04):200-205 265.
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