| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 0 前言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·当前国内外海关监控应用背景 | 第10-11页 |
| ·在海关监控中应用图像处理技术的意义 | 第11-12页 |
| ·相关技术发展现状 | 第12-14页 |
| ·图像处理技术现状与发展 | 第12-13页 |
| ·车辆牌照与集装箱号定位 | 第13-14页 |
| ·车辆牌照字符识别与箱号识别 | 第14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 目前海关监控的主要应用技术及存在的问题 | 第16-30页 |
| ·海运货物的进口监管模 | 第16-20页 |
| ·青岛地区海运货物进口通关监管模式 | 第17页 |
| ·海运货物的进口监管模式流程说明 | 第17-20页 |
| ·海运货物出口通关监管模式 | 第20-27页 |
| ·前湾港海运货物出口通关监管模式 | 第20-22页 |
| ·大港海运货物出口通关监管模式 | 第22-25页 |
| ·招商局码头海运货物出口通关监管模式 | 第25-27页 |
| ·对目前青岛地区海关进出口海运货物的几种监管模式的分析 | 第27-28页 |
| ·进口方面可能面临的监管风险 | 第27页 |
| ·出口方面可能面临的监管风险 | 第27-28页 |
| ·货物装/卸船环节的监控可行性分析 | 第28-30页 |
| ·使用集装箱桥吊作为对货物装/卸船环节的基本监控单位的可行性 | 第28-29页 |
| ·使用集装箱桥吊作为对货物装/卸船环节的基本监控单位需要解决的问题 | 第29-30页 |
| 3 海关监控中的车牌与集装箱号牌定位 | 第30-37页 |
| ·图像预处理 | 第30-31页 |
| ·图像的灰度化 | 第30页 |
| ·图像平滑 | 第30-31页 |
| ·图像分割 | 第31-32页 |
| ·图像的二值化 | 第31页 |
| ·图像的最大方差二值化 | 第31-32页 |
| ·基于TOP-HAT 的车牌与集装箱牌号定位与识别 | 第32-37页 |
| ·基于top-hat 的感兴趣定位 | 第33-34页 |
| ·字符预处理 | 第34-37页 |
| 4 海关监控中的牌照与集装箱号牌识别 | 第37-44页 |
| ·基于PCA 和神经网络的汉字识别 | 第37-42页 |
| ·SVD(奇异值分解)定理 | 第37-38页 |
| ·PCA 一般性方法 | 第38-39页 |
| ·基于神经网络的汉字识别 | 第39-42页 |
| ·基于BAYES 的字母数字识别 | 第42-44页 |
| 5 系统实验及结果分析 | 第44-48页 |
| ·系统实验 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| 6 结束语 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者攻读硕士期间完成论文 | 第55-56页 |
| 作者攻读硕士期间参与工程项目获奖情况 | 第56页 |
