摘要
车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，在交通管理、安全监控等领域发挥着至关重要的作用。
本文围绕车牌检测与识别技术展开研究，首先介绍了车牌检测与识别的相关概念、研究背景及意义，并概述了国内外研究现状。
其次，详细阐述了车牌检测与识别的主要方法，包括传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对车牌检测与识别技术的未来发展趋势进行了展望，并探讨了该技术在实际应用中面临的挑战和机遇。
1绪论#1.1研究背景及意义
随着经济的快速发展和城市化进程的加速，机动车保有量持续增长，交通管理压力日益增大。
车牌作为机动车的唯一标识，在交通管理、安全监控、停车收费等方面扮演着重要角色。
车牌识别技术能够自动识别图像或视频中的车牌信息，为交通管理部门提供有效的数据支持，提高交通管理效率和智能化水平。
#1.2相关概念
车牌检测是指从图像或视频中准确定位车牌的位置，将其从复杂的背景环境中分割出来。
车牌识别是指对车牌检测阶段获取的车牌图像进行处理，识别出车牌号码、颜色等信息。
车牌检测与识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科领域，具有重要的理论意义和应用价值。
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