| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状及进展 | 第13-15页 |
| 1.3.1 交通标志识别的研究现状及进展 | 第13-14页 |
| 1.3.2 矩形限速标志检测识别研究现状及进展 | 第14-15页 |
| 1.4 目前存在的技术难点 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 1.5.1 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5.2 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 矩形限速标志识别概述 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 矩形限速标志的相关知识 | 第19-21页 |
| 2.2.1 矩形标志的设计特点 | 第19-21页 |
| 2.2.2 矩形限速标志的安放 | 第21页 |
| 2.3 矩形限速标志识别关键技术介绍 | 第21-24页 |
| 2.3.1 矩形限速标志的检测技术 | 第21-23页 |
| 2.3.2 矩形限速标志的识别技术 | 第23-24页 |
| 2.4 识别算法总体描述 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 矩形限速标志内部数字的检测 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 周边抑制的边缘检测 | 第27-36页 |
| 3.2.1 边缘提取 | 第27-30页 |
| 3.2.2 边缘检测算法描述 | 第30-36页 |
| 3.3 改进的笔画宽度变换 | 第36-39页 |
| 3.3.1 相关知识 | 第36-37页 |
| 3.3.2 改进的笔画宽度变换的实现 | 第37-39页 |
| 3.4 字符分割 | 第39-41页 |
| 3.4.1 字符分割方法介绍 | 第40页 |
| 3.4.2 基于轮廓极值的字符分割 | 第40-41页 |
| 3.5 基于笔画宽度变换的矩形限速标志数字区域检测 | 第41-43页 |
| 3.5.1 背景 | 第41-42页 |
| 3.5.2 具体的算法实施过程 | 第42-43页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第43-44页 |
| 3.6.1 图像来源 | 第43页 |
| 3.6.2 检测结果 | 第43页 |
| 3.6.3 算法评估 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 数字识别 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 预处理 | 第45-46页 |
| 4.3 数字图像特征提取 | 第46-48页 |
| 4.4 基于1-a-1 SVM分类器算法的图像识别 | 第48-52页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 4.5.1 样本来源 | 第52-53页 |
| 4.5.2 识别结果显示 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第55-61页 |
| 5.1 系统结构设计 | 第55-57页 |
| 5.2 系统软件实现 | 第57-58页 |
| 5.2.1 开发软件简介 | 第57页 |
| 5.2.2 软件实现 | 第57-58页 |
| 5.3 算法评估 | 第58-59页 |
| 5.3.1 图像来源及其他图像信息 | 第58页 |
| 5.3.2 评估方法 | 第58-59页 |
| 5.3.3 评估结果 | 第59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 未来工作及展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 研究生期间发表论文情况 | 第69页 |