| 1 绪论 | 第1-21页 |
| ·论文的研究背景 | 第16-17页 |
| ·国内外研究的现状 | 第17-18页 |
| ·论文研究的目的、意义 | 第18页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第18-21页 |
| 2 危险化学品车辆特征提取的PCA算法 | 第21-32页 |
| ·数字图像的概念 | 第21-22页 |
| ·图像预处理-直方图均衡化 | 第22-23页 |
| ·边缘检测 | 第23-27页 |
| ·Sobel 算子 | 第24页 |
| ·Prewitt算子 | 第24页 |
| ·Log算子 | 第24-25页 |
| ·Roberts算子 | 第25-26页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第26-27页 |
| ·PCA特征提取 | 第27-32页 |
| ·特征提取的概念 | 第27-28页 |
| ·PCA特征提取方法 | 第28-29页 |
| ·基于PCA的危险化学品车辆特征提取原理 | 第29-31页 |
| ·特征向量的选取 | 第31-32页 |
| 3 BP神经网络的训练与模式分类 | 第32-39页 |
| ·神经网络的结构 | 第32-34页 |
| ·神经网络分类器 | 第34页 |
| ·BP神经网络算法原理 | 第34-37页 |
| ·输入层和输出层的设计方法 | 第37-38页 |
| ·隐含层和层内神经元数的选取 | 第38页 |
| ·学习速率的选取 | 第38-39页 |
| 4 基于PCA和BP神经网络的危险化学品车辆识别系统仿真 | 第39-48页 |
| ·危险化学品车辆识别系统 | 第39页 |
| ·在VB环境下利用MATLAB工具箱进行图像处理 | 第39-40页 |
| ·危险化学品车辆识别系统简介 | 第40-48页 |
| 5 危险化学品车辆识别系统试验结果分析 | 第48-50页 |
| ·危险化学品车辆识别系统的试验结果 | 第48-49页 |
| ·危险化学品车辆识别系统分析与改进 | 第49-50页 |
| 6 结束语 | 第50-52页 |
| ·论文总结 | 第50-51页 |
| ·图像识别的发展趋势 | 第51-52页 |
| 7 参考文献 | 第52-53页 |
| 8 附录A 采集的部分危化品车辆图像样本 | 第53-54页 |
| 9 附录B 编写的主要程序代码 | 第54-67页 |
| 10 致谢 | 第67-68页 |