| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第17-24页 |
| 1.1 引言 | 第17-19页 |
| 1.1.1 二维码识别 | 第17-18页 |
| 1.1.2 文字识别 | 第18-19页 |
| 1.2 阅读辅助系统的发展现状及其前景 | 第19-20页 |
| 1.3 论文的研究内容和创新点 | 第20-22页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 嵌入式平台下二维码识别算法 | 第24-41页 |
| 2.1 QR码编码结构 | 第24-27页 |
| 2.1.1 QR码构成 | 第24-25页 |
| 2.1.2 QR码编码方式 | 第25-27页 |
| 2.2 嵌入式平台QR码图像预处理算法优化 | 第27-39页 |
| 2.2.1 基于ADSP-BF592平台的QR码译码方法 | 第27-29页 |
| 2.2.2 本文在STM32F429平台下QR码译码方式 | 第29-30页 |
| 2.2.3 二值化 | 第30-32页 |
| 2.2.4 Bit-Band存储区域 | 第32-34页 |
| 2.2.5 寻找定位符 | 第34-36页 |
| 2.2.6 建立采样网格 | 第36-37页 |
| 2.2.7 转为比特流 | 第37-38页 |
| 2.2.8 译码 | 第38-39页 |
| 2.3 QR码译码结果 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 文字识别算法 | 第41-69页 |
| 3.1 EasyPR车牌识别算法 | 第41-43页 |
| 3.2 本文使用的文字识别流程 | 第43-44页 |
| 3.3 自然场景下的文本检测 | 第44-49页 |
| 3.3.1 基于笔画宽度的文本区域检测算法 | 第44-46页 |
| 3.3.2 汉字字符判断 | 第46-49页 |
| 3.4 文字图像二值化 | 第49页 |
| 3.5 文字图像缩放 | 第49-51页 |
| 3.6 神经网络 | 第51-53页 |
| 3.7 BP神经网络 | 第53-55页 |
| 3.8 HOG特征向量提取 | 第55-57页 |
| 3.9 BP神经网络半监督式学习 | 第57-59页 |
| 3.9.1 自训练法 | 第57-58页 |
| 3.9.2 EM算法 | 第58页 |
| 3.9.3 转导式支持向量机 | 第58页 |
| 3.9.4 基于图的半监督算法 | 第58-59页 |
| 3.10 论文中使用的分类算法 | 第59-61页 |
| 3.11 神经网络隐含层数和各层节点数的确定 | 第61-63页 |
| 3.12 Tesseract-OCR汉字识别 | 第63-68页 |
| 3.13 本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 硬件设计 | 第69-78页 |
| 4.1 系统功能 | 第69页 |
| 4.2 系统硬件电路设计 | 第69-72页 |
| 4.2.1 微处理器最小系统电路 | 第69-70页 |
| 4.2.2 摄像头电路 | 第70页 |
| 4.2.3 WiFi模块接口电路 | 第70-71页 |
| 4.2.4 LCD接口驱动电路 | 第71-72页 |
| 4.3 核心模块PCB | 第72页 |
| 4.4 接口电路PCB | 第72-73页 |
| 4.5 PCB散热性分析 | 第73-76页 |
| 4.5.1 PCB横向散热分析 | 第73-74页 |
| 4.5.2 PCB纵向散热分析 | 第74-76页 |
| 4.6 实物图 | 第76页 |
| 4.7 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 系统实现及结果分析 | 第78-100页 |
| 5.1 系统工作流程 | 第78-79页 |
| 5.2 嵌入式终端开发环境 | 第79-80页 |
| 5.3 uC/OS-Ⅱ操作系统简介 | 第80页 |
| 5.4 操作系统和进程 | 第80-84页 |
| 5.4.1 uC/OS-Ⅱ任务的存储结构 | 第81-82页 |
| 5.4.2 uC/OS-Ⅱ任务的状态 | 第82页 |
| 5.4.3 uC/OS-Ⅱ任务的优先级别 | 第82-83页 |
| 5.4.4 uC/OS-Ⅱ操作系统中的内存管理 | 第83-84页 |
| 5.5 网络通信LWIP协议 | 第84-85页 |
| 5.6 网络通信应用层MQTT协议 | 第85-89页 |
| 5.7 服务器端开发环境 | 第89页 |
| 5.8 服务器端条码识别 | 第89-91页 |
| 5.9 服务器端文字识别程序设计 | 第91-97页 |
| 5.9.1 服务器端Qt界面设计 | 第91-92页 |
| 5.9.2 Qt与OpenCV工程配置 | 第92-93页 |
| 5.9.3 SWT算法检测文本区域 | 第93页 |
| 5.9.4 OpenCV下神经网络使用方法 | 第93-94页 |
| 5.9.5 Tesseract-OCR安装及使用 | 第94-96页 |
| 5.9.6 Qt编写文字处理界面 | 第96-97页 |
| 5.10 项目托管到GitHub | 第97-98页 |
| 5.11 本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-104页 |
| 6.1 课题总结 | 第100-102页 |
| 6.2 课题展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-111页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112页 |