介绍车牌识别技术的发展背景，包括智能交通的发展趋势和社会需求的提升。
明确本文旨在设计一个高效、准确的基于机器视觉的车牌识别系统，以提高车辆管理效率。
探讨车牌识别系统在交通管理、公安安全及智能停车等方面的重要性和应用前景。
概述论文的主要研究内容，包括系统设计、算法实现和性能评估等方面。
阐述研究的总体思路，包括从需求分析到系统实现的各个阶段。
描述采用的研究方法，包括文献综述、算法设计、系统测试等环节。
介绍论文各章节的结构安排和主要内容，使读者对全篇有一个清晰的概览。
总结本文的创新之处，如算法优化和系统集成等方面的独特贡献。
介绍车牌识别技术的定义、基本原理及其在智能交通中的应用场景。
概述机器视觉的基本理论、关键技术及其在图像处理中的应用。
探讨图像处理的基本方法和技术，包括图像增强、边缘检测等常用算法。
详细介绍车牌特征提取的过程，包括字符定位、分割及特征描述等技术。
描述车牌识别系统的总体架构，包括硬件组成和软件结构的设计。
分析适合车牌识别的硬件平台选择，包括摄像头、处理器等设备的选型依据。
详细阐述车牌识别中涉及的主要算法设计，包括图像预处理和字符识别算法。
介绍系统各功能模块的实现过程，包括数据采集、处理及结果输出等。
确定系统性能评估的指标，包括识别率、处理速度和系统稳定性等。
描述实验的设计过程和数据收集方法，以确保评估结果的科学性和可靠性。
对实验结果进行详细分析，比较系统在不同环境和条件下的表现。
提出基于实验结果的系统优化方案，以进一步提高识别准确性和效率。
总结本文的主要研究成果和创新点，并对车牌识别系统的有效性进行综合评价。
展望未来车牌识别技术的发展方向，包括更高的智能化和适应性等挑战与机遇。