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基于手持车牌识别设备的违停车辆信息管理系统

摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 选题背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究与应用现状第15-16页
    1.3 本文的主要工作第16-17页
    1.4 本章小结第17-20页
第2章 嵌入式平台的开发第20-38页
    2.1 硬件平台介绍第20-23页
        2.1.1 Smart210开发板第20-22页
        2.1.2 USB摄像头第22页
        2.1.3 4G无线通讯模块第22-23页
    2.2 基本概念介绍第23-24页
        2.2.1 交叉开发过程第23页
        2.2.2 Linux操作系统第23-24页
    2.3 宿主机端开发环境的搭建第24-27页
        2.3.1 Linux系统的安装第24-26页
        2.3.2 交叉编译工具的安装第26页
        2.3.3 串口通讯工具的配置第26-27页
    2.4 开发板Linux系统的移植第27-34页
        2.4.1 BootLoader引导程序的移植第27-29页
        2.4.2 Kernel内核的移植第29-30页
        2.4.3 根文件系统的制作与移植第30-32页
        2.4.4 Linux系统的安装第32-33页
        2.4.5 QT的介绍与移植第33-34页
    2.5 开发板图像采集与显示功能第34-37页
        2.5.1 基于V4L2的摄像头视频采集功能第34-36页
        2.5.2 视频格式转换第36页
        2.5.3 基于FrameBuffer的视频显示功能第36-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第3章 云平台的设计第38-48页
    3.1 数据传输技术第38-41页
    3.2 云平台介绍第41-43页
    3.3 数据库的设计第43-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第4章 车牌识别算法实现第48-76页
    4.1 车牌识别算法研究综述第48-50页
    4.2 车牌特征分析第50-51页
    4.3 车牌定位算法第51-58页
        4.3.1 图像预处理第52-53页
        4.3.2 垂直边缘检测第53-54页
        4.3.3 形态学操作第54-57页
        4.3.4 车牌区域筛选第57-58页
        4.3.5 车牌定位效果展示第58页
    4.4 字符分割算法第58-61页
        4.4.1 车牌预处理第59-60页
        4.4.2 字符分割第60-61页
        4.4.4 字符分割效果展示第61页
    4.5 字符识别算法第61-74页
        4.5.1 卷积神经网络介绍第61-64页
        4.5.2 数据集采集与扩充第64-66页
        4.5.3 字符识别网络设计第66-69页
        4.5.4 网络训练过程第69-71页
        4.5.5 实验结果分析第71-74页
    4.6 本章小结第74-76页
第5章 车辆违章信息管理系统的设计与实现第76-84页
    5.1 设计目标及主要内容第76-77页
    5.2 系统开发相关技术介绍第77-78页
        5.2.1 系统开发策略第77页
        5.2.2 系统开发技术及基本框架第77-78页
    5.3 系统体系结构设计第78-80页
        5.3.1 系统环境配置第78页
        5.3.2 系统功能模块设计第78-80页
    5.4 系统实现与界面展示第80-82页
    5.5 本章小结第82-84页
第6章 总结与展望第84-86页
参考文献第86-92页
致谢第92-93页
攻读硕士学位期间成果第93-94页
学位论文评阅及答辩情况表第94页

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