| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·视频监控系统的发展现状 | 第10-12页 |
| ·计算机视觉技术简介 | 第12页 |
| ·车辆牌照识别技术简介 | 第12-13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 系统的总体结构与设计方案 | 第15-19页 |
| ·系统功能 | 第15页 |
| ·系统硬件结构 | 第15-16页 |
| ·系统程序设计 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 车辆的检测与跟踪 | 第19-32页 |
| ·基于高斯背景的背景差分法检测目标 | 第19-21页 |
| ·OTSU算法实现图像分割 | 第21-24页 |
| ·运动目标的跟踪 | 第24-29页 |
| ·Camshift算法 | 第24-28页 |
| ·车辆追踪结果分析 | 第28-29页 |
| ·车辆违章停车的判定 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于Haar特征和Adaboost的车辆识别算法 | 第32-47页 |
| ·Haar矩形特征及积分图像 | 第32-36页 |
| ·Haar矩形特征 | 第32-35页 |
| ·积分图像 | 第35-36页 |
| ·AdaBoost算法 | 第36-39页 |
| ·弱分类器 | 第36-37页 |
| ·Adaboost算法训练强分类器 | 第37-39页 |
| ·树形分类器的设计 | 第39-41页 |
| ·车辆识别算法的实现 | 第41-43页 |
| ·算法设计思路 | 第41-42页 |
| ·分类器实现过程 | 第42-43页 |
| ·车辆识别算法测试与评估 | 第43-46页 |
| ·本文算法性能测试 | 第43-45页 |
| ·测试结果评估 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 车牌识别算法 | 第47-64页 |
| ·车牌图像预处理 | 第47-55页 |
| ·图像灰度化处理 | 第48页 |
| ·灰度拉伸 | 第48-49页 |
| ·图像梯度锐化 | 第49-51页 |
| ·图像二值化 | 第51-52页 |
| ·中值滤波 | 第52页 |
| ·形态学运算 | 第52-55页 |
| ·车牌定位 | 第55-58页 |
| ·投影法定位车牌 | 第55-57页 |
| ·车牌定位算法测试与结果分析 | 第57-58页 |
| ·字符分割 | 第58-59页 |
| ·字符识别 | 第59-62页 |
| ·字符归一化和细化 | 第59-60页 |
| ·字符特征提取 | 第60-61页 |
| ·字符匹配 | 第61-62页 |
| ·车牌识别结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |