车辆违停自动抓拍系统的研究与设计
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 间接法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 直接法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 发展趋势 | 第15页 |
| 1.4 本文设计完成的主要工作 | 第15-17页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 视频图像预处理方法研究 | 第18-27页 |
| 2.1 视频图像滤波 | 第18-20页 |
| 2.2 数学形态学处理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 腐蚀和膨胀 | 第21-22页 |
| 2.2.3 开启与闭合 | 第22-23页 |
| 2.2.4 二值形态学实用算法 | 第23-24页 |
| 2.3 视频图像颜色模型转换 | 第24-26页 |
| 2.3.1 YIQ与YUV模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 YUV与RGB彩色空间变换 | 第25页 |
| 2.3.3 YIQ与RGB彩色空间变换 | 第25页 |
| 2.3.4 YCrCb与RGB彩色空间变换 | 第25-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 车辆违停自动抓拍系统的构成 | 第27-37页 |
| 3.1 系统总体设计方案 | 第27-28页 |
| 3.2 系统构成及其工作原理 | 第28-32页 |
| 3.2.1 目标检测与识别技术 | 第29-31页 |
| 3.2.2 车牌定位模块 | 第31页 |
| 3.2.3 字符识别模块 | 第31-32页 |
| 3.3 车辆违停自动抓拍系统设计 | 第32-36页 |
| 3.3.1 混合高斯模型 | 第33-34页 |
| 3.3.2 背景估计 | 第34页 |
| 3.3.3 模型更新 | 第34-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 车辆违停自动抓拍系统的实现 | 第37-47页 |
| 4.1 车牌定位系统的设计 | 第37-41页 |
| 4.1.1 图像分割技术 | 第37页 |
| 4.1.2 图像分割算法及其分类 | 第37-39页 |
| 4.1.3 车牌区域特征分析 | 第39页 |
| 4.1.4 车牌字符识别技术 | 第39-40页 |
| 4.1.5 车牌定位算法 | 第40-41页 |
| 4.2 判断违停车辆 | 第41-45页 |
| 4.2.1 静止目标检测 | 第42-43页 |
| 4.2.2 违停判断 | 第43-44页 |
| 4.2.3 算法步骤 | 第44-45页 |
| 4.3 自动抓拍模块实现 | 第45-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 车辆违停自动抓拍系统的测试 | 第47-52页 |
| 5.1 实验软件 | 第47页 |
| 5.2 实验环境 | 第47-48页 |
| 5.2.1 硬件环境 | 第47-48页 |
| 5.2.2 软件测试 | 第48页 |
| 5.3 实验结果 | 第48-50页 |
| 5.3.1 实验评价参数 | 第48页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第48-50页 |
| 5.4 系统改进 | 第50-51页 |
| 5.5 小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简介 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第57页 |
