1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着经济全球化和贸易自由化的发展，集装箱运输在国际物流中扮演着越来越重要的角色，集装箱吞吐量逐年攀升，对集装箱码头的运营效率提出了更高的要求。
传统的集装箱码头闸口依靠人工识别车牌的方式进行集卡进出管理，存在效率低下、易出错、人工成本高等问题。
因此，实现集装箱码头无人闸口，对提高码头通行效率、降低运营成本、提升智能化水平具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，车牌识别技术取得了显著的进步，在交通管理、停车场管理等领域得到了广泛应用。
国内外学者对车牌识别技术进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括：
1.针对集装箱码头无人闸口环境的光照变化、阴影遮挡等问题，研究基于Retinex理论和直方图均衡化的视频图像预处理算法，提高图像质量，增强车牌特征。
2.研究基于深度学习的车牌定位算法，利用卷积神经网络提取车牌特征，实现对视频图像中集卡车牌的快速准确定位。
3.研究基于投影和连通域分析的车牌字符分割算法，利用车牌字符的垂直投影特征进行字符分割，并通过连通域分析去除噪声干扰，提高字符分割精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：-深入研究国内外集装箱码头无人闸口、车牌识别、视频图像处理、深度学习等相关领域的文献资料，了解相关技术的发展现状、研究热点和发展趋势，为本研究提供理论基础。
-收集整理相关数据集，为后续算法训练和测试做准备。
2.算法设计与实现阶段：-针对集装箱码头无人闸口环境特点，设计基于Retinex理论和直方图均衡化的视频图像预处理算法，并进行实验验证，提高图像质量，增强车牌特征。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对集装箱码头无人闸口环境，提出一种基于Retinex理论和直方图均衡化的视频图像预处理算法，有效解决了光照变化、阴影遮挡等问题对车牌识别的影响，提高了图像质量和车牌特征的显著性。
2.提出一种基于深度学习的车牌定位算法，利用卷积神经网络提取车牌特征，实现了对视频图像中集卡车牌的快速准确定位，解决了传统车牌定位算法效率低、鲁棒性差的问题。
3.提出一种基于投影和连通域分析的车牌字符分割算法，利用车牌字符的垂直投影特征进行字符分割，并通过连通域分析去除噪声干扰，提高了字符分割精度，为后续字符识别奠定了基础。
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] 谢迪,张为公,周成平,等.基于深度学习的集装箱号识别方法综述[J].计算机应用研究,2022,39(04):985-993.
[2] 吴佳,张为公,周成平,等.复杂场景下集装箱号自动识别方法研究进展[J].计算机科学,2022,49(05):1-12.
[3] 蔡晓,付庄,李志鹏,等.基于深度学习的集装箱字符识别方法研究综述[J].计算机科学与探索,2021,15(05):883-896.
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