| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景与来源 | 第11-12页 |
| ·车牌识别系统概述 | 第12-15页 |
| ·车牌识别系统原理流程 | 第12页 |
| ·车牌识别系统实现比较 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·车牌识别算法的研究 | 第15-17页 |
| ·车牌识别产品研究 | 第17-19页 |
| ·论文的工作内容 | 第19-20页 |
| 第二章 TMS320DM642 硬件开发平台 | 第20-31页 |
| ·TMS320C6000 系列DSP | 第20-21页 |
| ·TMS320DM642 芯片 | 第21-27页 |
| ·TMS320DM642 的CPU 单元 | 第22-23页 |
| ·TMS320DM642 的 Cache 结构 | 第23页 |
| ·TMS320DM642 的EDMA | 第23-25页 |
| ·TMS320DM642 的视频口 | 第25页 |
| ·以太网口 | 第25-26页 |
| ·扩展内存结构EMIF | 第26页 |
| ·其他外设接口 | 第26-27页 |
| ·TMS320DM642 EVM | 第27-28页 |
| ·TMS320DM642 指令系统 | 第28-30页 |
| ·TMS320C6000 公共指令集 | 第28-29页 |
| ·TMS320C64x 扩展指令集 | 第29-30页 |
| ·TMS320DM642 软件开发环境 | 第30-31页 |
| 第三章 车牌识别算法研究 | 第31-58页 |
| ·基于背景差分法的车辆检测 | 第31-35页 |
| ·图像预处理基础 | 第31-32页 |
| ·运动车辆检测的实现 | 第32-35页 |
| ·基于改进Prewitt 算子的车牌定位 | 第35-44页 |
| ·车牌定位算法的理论基础 | 第36-40页 |
| ·车牌定位方法的实现 | 第40-44页 |
| ·基于小波去噪和垂直投影的车牌字符分割 | 第44-51页 |
| ·小波局部阈值去噪算法 | 第45-49页 |
| ·字符分割的实现 | 第49-50页 |
| ·切割字符的归一化 | 第50-51页 |
| ·基于BP 神经网络的车牌字符识别 | 第51-57页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第51-55页 |
| ·字符识别的实现 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于TMS320DM642 车牌识别系统的开发 | 第58-72页 |
| ·车牌识别系统整体结构 | 第58-59页 |
| ·车牌识别系统DSP 软件开发 | 第59-67页 |
| ·DSP 软件系统结构 | 第59-60页 |
| ·DSP 软件系统初始化 | 第60-61页 |
| ·视频输入模块 | 第61-62页 |
| ·车牌识别处理模块 | 第62-64页 |
| ·网络通信模块 | 第64-66页 |
| ·视频输出模块 | 第66-67页 |
| ·车牌识别系统PC 软件开发 | 第67-70页 |
| ·PC 软件开发环境 | 第67页 |
| ·消息包和视频的接受 | 第67-69页 |
| ·数据存储 | 第69-70页 |
| ·系统结果 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于TMS320DM642 车牌识别系统的优化 | 第72-77页 |
| ·代码的优化 | 第72-74页 |
| ·存储器的优化 | 第74-75页 |
| ·自动优化选项 | 第75页 |
| ·系统优化结果对比 | 第75-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |