智能交通系统中车牌识别与违章检测算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景、现状及意义 | 第8-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2 论文研究内容介绍 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究内容介绍 | 第13-14页 |
| 1.2.2 实现技术介绍 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 车牌图像预处理以及相关图像处理知识综述 | 第16-35页 |
| 2.1 彩色图像灰度化 | 第16-17页 |
| 2.2 图像滤波 | 第17-19页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第17-18页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.3 灰度变换 | 第19-22页 |
| 2.3.1 线性变换 | 第20-21页 |
| 2.3.2 分段线性变换 | 第21-22页 |
| 2.4 边缘检测 | 第22-25页 |
| 2.4.1 边缘检测算子 | 第22-23页 |
| 2.4.2 边缘检测算子比较 | 第23-25页 |
| 2.5 图像二值化 | 第25-27页 |
| 2.6 二值图像形态学处理 | 第27-28页 |
| 2.7 图像插值 | 第28-29页 |
| 2.8 支持向量机 | 第29-35页 |
| 2.8.1 支持向量机原理 | 第30-33页 |
| 2.8.2 SVM核函数与参数选取 | 第33-34页 |
| 2.8.3 多类分类方法 | 第34-35页 |
| 第三章 车牌定位 | 第35-49页 |
| 3.1 车牌特征 | 第35-36页 |
| 3.2 车牌定位算法概述 | 第36-37页 |
| 3.3 车牌定位流程 | 第37-38页 |
| 3.4 跳变点图与投影法介绍 | 第38-40页 |
| 3.4.1 跳变点图 | 第38-39页 |
| 3.4.2 投影法 | 第39-40页 |
| 3.5 粗定位车牌 | 第40-42页 |
| 3.5.1 粗定位车牌上下边界 | 第40-41页 |
| 3.5.2 粗定位车牌左右边界 | 第41-42页 |
| 3.6 伪车牌的去除 | 第42-43页 |
| 3.7 车身颜色识别 | 第43-46页 |
| 3.7.1 选取识别区域 | 第43-44页 |
| 3.7.2 颜色特征提取 | 第44-45页 |
| 3.7.3 颜色特征训练 | 第45-46页 |
| 3.8 车牌颜色识别 | 第46-47页 |
| 3.9 车牌细定位算法 | 第47-49页 |
| 3.9.1 细定位上下边界 | 第47页 |
| 3.9.2 细定位左右边界 | 第47-49页 |
| 第四章 车牌字符切分与识别 | 第49-57页 |
| 4.1 车牌字符切分 | 第49-51页 |
| 4.1.1 常用的字符切分算法介绍 | 第49页 |
| 4.1.2 车牌先验知识 | 第49-50页 |
| 4.1.3 二值车牌归一化 | 第50页 |
| 4.1.4 字符间分割阈值的确定 | 第50页 |
| 4.1.5 字符切分方法 | 第50-51页 |
| 4.2 车牌字符识别 | 第51-57页 |
| 4.2.1 常用的字符识别算法介绍 | 第51-52页 |
| 4.2.2 本文字符识别流程介绍 | 第52-53页 |
| 4.2.3 字符特征提取 | 第53-54页 |
| 4.2.4 字符训练 | 第54-57页 |
| 第五章 基于视频的车辆违章检测 | 第57-62页 |
| 5.1 常用汽车测速方法介绍 | 第57-58页 |
| 5.2 本文关于超速检测的技术路线 | 第58-59页 |
| 5.3 背景建模 | 第59-60页 |
| 5.4 超速检测算法 | 第60-62页 |
| 5.4.1 虚拟线圈的设定 | 第60-61页 |
| 5.4.2 算法实现 | 第61-62页 |
| 第六章 系统模拟与仿真 | 第62-69页 |
| 6.1 系统界面设计 | 第62-63页 |
| 6.2 车牌识别功能仿真 | 第63-65页 |
| 6.3 超速检测功能仿真 | 第65-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 论文总结 | 第69页 |
| 7.2 后续展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
