应用于监控视频中的多帧图像车牌识别系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 车牌识别算法综述 | 第8-10页 |
| 1.3 车牌识别的难点分析 | 第10-11页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 车牌识别和车辆定位常用算法介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 常见车辆检测算法及理论基础 | 第14-17页 |
| 2.1.1 卷积神经网络理论基础 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于卷积神经网络的特征提取 | 第15页 |
| 2.1.3 常见车辆检测算法框架 | 第15-17页 |
| 2.2 基于神经网络的车牌识别 | 第17-21页 |
| 2.2.1 BP神经网络的基本结构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 BP算法训练和测试过程 | 第18-20页 |
| 2.2.3 BP网络的设计 | 第20-21页 |
| 2.3 基于支持向量机的车牌识别 | 第21-25页 |
| 2.3.1 最优分类面和支持向量 | 第21-22页 |
| 2.3.2 线性支持向量机 | 第22-23页 |
| 2.3.3 SVM线性不可分的情况 | 第23-24页 |
| 2.3.4 支持向量机核函数 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 车辆检测关键技术及代码实现 | 第26-33页 |
| 3.1 基于卷积神经网络的特征提取 | 第26-28页 |
| 3.1.1 激活函数 | 第26-27页 |
| 3.1.2 矩阵乘法卷积展开技术 | 第27页 |
| 3.1.3 VGG网络结构 | 第27-28页 |
| 3.2 车辆检测算法框架 | 第28-30页 |
| 3.2.1 多尺度特征层 | 第28-29页 |
| 3.2.2 多形状框 | 第29页 |
| 3.2.3 默认框的偏移量和车辆置信度 | 第29-30页 |
| 3.2.4 非极大值抑制的窗口筛选 | 第30页 |
| 3.3 试验结果 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 车牌获取器的关键技术及算法实现 | 第33-49页 |
| 4.1 车牌字符截取器 | 第33-36页 |
| 4.2 车牌图像预处理 | 第36-41页 |
| 4.2.1 车牌灰度化 | 第36-37页 |
| 4.2.2 直方图均衡化 | 第37-38页 |
| 4.2.3 双三次插值 | 第38页 |
| 4.2.4 倾斜矫正 | 第38-40页 |
| 4.2.5 车牌字符分割 | 第40页 |
| 4.2.6 去均值 | 第40-41页 |
| 4.3 标点优化算法 | 第41-48页 |
| 4.3.1 爬山型车牌标点矫正算法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 范围型标点矫正系法 | 第44-47页 |
| 4.3.3 算法对比分析 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 多帧车牌的字符识别系统 | 第49-71页 |
| 5.1 字符识别简介 | 第49页 |
| 5.2 字母数字识别器 | 第49-59页 |
| 5.2.1 稀疏自编码介绍 | 第49-51页 |
| 5.2.2 多分类支持向量机 | 第51-52页 |
| 5.2.3 单帧车牌字符识别 | 第52-55页 |
| 5.2.4 结果融合型多帧车牌字符识别 | 第55-56页 |
| 5.2.5 特征融合型多帧车牌字符识别 | 第56-59页 |
| 5.3 中文字符识别器 | 第59-66页 |
| 5.3.1 算法流程 | 第60页 |
| 5.3.2 基于分类的系数表示与字典学习介绍 | 第60-61页 |
| 5.3.3 费希尔判别准则 | 第61页 |
| 5.3.4 费希尔判别准则的字典学习 | 第61-63页 |
| 5.3.5 多帧编码信息整合 | 第63-64页 |
| 5.3.6 实验结果分析 | 第64-66页 |
| 5.4 易错字符的二次识别 | 第66-69页 |
| 5.4.1 基于直线检测的二次识别 | 第66-68页 |
| 5.4.2 基于支持向量机的二次识别 | 第68-69页 |
| 5.4.3 实验结果对比与分析 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第77-78页 |
| 附录2攻读硕士学位期间获得的专业竞赛奖项 | 第78-79页 |
| 附录3攻读硕士学位期间参与的项目 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
