基于卡口图像的涉牌违法车辆智能检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| ·选题背景与意义 | 第12-15页 |
| ·选题背景 | 第12-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-25页 |
| ·涉牌违法车辆检测 | 第15-16页 |
| ·车辆基本信息获取 | 第16-24页 |
| ·现状分析 | 第24-25页 |
| ·研究目标与内容 | 第25-27页 |
| ·研究目标 | 第25页 |
| ·研究内容 | 第25-26页 |
| ·拟解决关键问题 | 第26-27页 |
| ·技术路线 | 第27-28页 |
| ·论文组织结构 | 第28-30页 |
| 第2章 涉牌违法车辆特征分析及检测决策树 | 第30-42页 |
| ·涉牌违法行为分类 | 第30-33页 |
| ·涉牌违法车辆特征 | 第33-37页 |
| ·标准车牌特征 | 第33-35页 |
| ·违法车牌特征 | 第35-37页 |
| ·假/套牌车辆特征 | 第37-39页 |
| ·合法性 | 第37页 |
| ·信息一致性 | 第37-38页 |
| ·逻辑一致性 | 第38-39页 |
| ·涉牌违法车辆检测决策树 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 正俯视车辆结构区间及其分割方法 | 第42-54页 |
| ·卡口布设及图像特征分析 | 第42-43页 |
| ·正俯视车辆几何特征 | 第43-45页 |
| ·车辆分类 | 第43页 |
| ·车辆几何特征分析 | 第43-45页 |
| ·正俯视车辆结构区间分割算法 | 第45-53页 |
| ·车辆轮廓提取 | 第45-48页 |
| ·基于Mean Shift的图像分割 | 第48-49页 |
| ·车辆结构区间分界线提取 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于车辆结构区间分割的车辆信息获取 | 第54-62页 |
| ·车辆结构区间识别 | 第54-55页 |
| ·车辆前窗区间定位 | 第54-55页 |
| ·车辆顶篷定位 | 第55页 |
| ·车型识别 | 第55-56页 |
| ·车身颜色识别 | 第56-58页 |
| ·车身颜色识别区域选取 | 第56-57页 |
| ·基于学习的车身颜色识别 | 第57-58页 |
| ·车牌定位 | 第58-60页 |
| ·车牌定位原理 | 第58-59页 |
| ·车牌定位算法设计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 涉牌违法车辆检测与验证系统 | 第62-76页 |
| ·基于垂直投影的涉牌违法车辆检测 | 第62-64页 |
| ·垂直投影统计直方图 | 第62-63页 |
| ·模板匹配 | 第63-64页 |
| ·假/套牌车辆检测 | 第64-68页 |
| ·合法性检测 | 第64页 |
| ·车辆信息一致性检测 | 第64-65页 |
| ·逻辑一致性检测 | 第65-68页 |
| ·验证系统设计 | 第68-69页 |
| ·系统开发软件环境 | 第68页 |
| ·系统总体 | 第68-69页 |
| ·系统实现 | 第69-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·主要结论 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 读研期间参与课题与获得奖励 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
