基于神经网络学习的车辆信息识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状与趋势 | 第9-11页 |
| 1.2.1 车辆检测 | 第9页 |
| 1.2.2 车型分类 | 第9-10页 |
| 1.2.3 车标识别 | 第10-11页 |
| 1.3 系统结构框架 | 第11-12页 |
| 1.3.1 车辆检测模块 | 第11-12页 |
| 1.3.2 车型分类模块 | 第12页 |
| 1.3.3 车标识别模块 | 第12页 |
| 1.4 课题主要工作与安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基于卷积神经网络的车辆检测方法 | 第14-32页 |
| 2.1 卷积神经网络模型 | 第14-17页 |
| 2.1.1 神经网络的数学模型 | 第14-16页 |
| 2.1.2 卷积神经网络 | 第16-17页 |
| 2.2 基于卷积神经网络的车辆检测方法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 车辆检测网络结构 | 第17-20页 |
| 2.2.2 代价函数 | 第20-22页 |
| 2.2.3 模型可视化 | 第22-24页 |
| 2.3 暗光条件下的车辆检测算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 暗光图像判断 | 第24-26页 |
| 2.3.2 图像去噪算法 | 第26页 |
| 2.3.3 暗光增强算法 | 第26-27页 |
| 2.4 车辆检测系统的仿真测试 | 第27-31页 |
| 2.4.1 训练环境搭建 | 第27-29页 |
| 2.4.2 测试环境搭建 | 第29-30页 |
| 2.4.3 测试与分析 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于自适应特征聚类的车型分类方法 | 第32-49页 |
| 3.1 车型分类系统的组成结构 | 第32-36页 |
| 3.1.1 传统车型分类算法的不足 | 第32-33页 |
| 3.1.2 新型的车型分类系统的组成 | 第33-36页 |
| 3.2 车型信息的特征提取 | 第36-41页 |
| 3.2.1 车型的深度网络特征 | 第36-37页 |
| 3.2.2 车型的先验特征 | 第37-41页 |
| 3.2.3 车型特征融合 | 第41页 |
| 3.3 基于K-means方法的车型特征聚类 | 第41-44页 |
| 3.3.1 K-means原理 | 第41-43页 |
| 3.3.2 车型特征的自适应聚类 | 第43-44页 |
| 3.4 车型的识别与分类 | 第44页 |
| 3.5 车型分类系统的仿真测试 | 第44-48页 |
| 3.5.1 训练和测试环境搭建 | 第44-45页 |
| 3.5.2 测试结果 | 第45-48页 |
| 3.5.3 性能比较 | 第48页 |
| 3.6 本章小节 | 第48-49页 |
| 第四章 基于极限学习机的车标识别方法 | 第49-69页 |
| 4.1 车标识别系统的组成结构 | 第49页 |
| 4.2 车标定位方法 | 第49-53页 |
| 4.2.1 车牌粗定位 | 第50-51页 |
| 4.2.2 车标精定位 | 第51-53页 |
| 4.3 极限学习机概述 | 第53-56页 |
| 4.3.1 极限学习机 | 第53-55页 |
| 4.3.2 L2范数的极限学习机算法 | 第55-56页 |
| 4.4 基于极限学习机的车标识别方法 | 第56-65页 |
| 4.4.1 样本采集及预处理 | 第57-58页 |
| 4.4.2 极限学习机网络结构 | 第58-60页 |
| 4.4.3 滤波器的相关性 | 第60-63页 |
| 4.4.4 基于鲁棒极限学习机的车标识别方法 | 第63-65页 |
| 4.4.5 车标识别算法的训练过程 | 第65页 |
| 4.5 车标识别系统的仿真测试 | 第65-68页 |
| 4.5.1 训练和测试环境搭建 | 第65-66页 |
| 4.5.2 车标定位实验结果 | 第66-67页 |
| 4.5.3 车标识别实验结果 | 第67-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 附录1程序清单 | 第73-74页 |
| 附录2攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第74-75页 |
| 附录3攻读硕士学位期间申请的专利 | 第75-76页 |
| 附录4攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
