| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 论文的背景以及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15页 |
| 1.3 论文的工作内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第16页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 交通视频车辆检测与追踪系统的相关技术 | 第18-32页 |
| 2.1 图像处理相关技术 | 第18-23页 |
| 2.1.1 图像灰度化处理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图像边缘检测 | 第19-21页 |
| 2.1.3 图像二值化处理 | 第21-22页 |
| 2.1.4 车牌在图像中粗定位的颜色点方法 | 第22-23页 |
| 2.2 数学形态学图像处理方法 | 第23-24页 |
| 2.2.1 图像腐蚀方法 | 第23页 |
| 2.2.2 图像膨胀方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 开运算与闭运算处理图像 | 第24页 |
| 2.3 车牌倾斜方式及校正方法介绍 | 第24-26页 |
| 2.3.1 车牌倾斜方式 | 第24-26页 |
| 2.3.2 Radon变换原理 | 第26页 |
| 2.4 支持向量机(SVM)方法的车牌字符分类方法概述 | 第26-29页 |
| 2.5 百度地图API简介 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 交通视频车辆检测与追踪系统的需求分析 | 第32-36页 |
| 3.1 总体需求分析 | 第32-33页 |
| 3.2 功能性需求 | 第33-35页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第34页 |
| 3.2.2 车牌识别功能 | 第34页 |
| 3.2.3 车辆轨迹追踪功能 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 交通视频车辆检测与追踪系统的设计 | 第36-44页 |
| 4.1 功能设计 | 第37-40页 |
| 4.1.1 图像预处理 | 第37页 |
| 4.1.2 车牌定位 | 第37-38页 |
| 4.1.3 车牌字符分割 | 第38-39页 |
| 4.1.4 车牌字符识别 | 第39-40页 |
| 4.1.5 车辆轨迹追踪 | 第40页 |
| 4.2 系统网络拓扑结构设计 | 第40-41页 |
| 4.3 系统数据库设计 | 第41-43页 |
| 4.4 系统平台 | 第43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 交通视频车辆检测与追踪的实现 | 第44-70页 |
| 5.1 车牌图像预处理 | 第44-45页 |
| 5.2 车牌定位的实现 | 第45-49页 |
| 5.2.1 车牌定位的难点分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 常用的车牌定位算法 | 第46-47页 |
| 5.2.3 车牌定位模块的实现 | 第47-49页 |
| 5.3 车牌字符分割模块的实现 | 第49-54页 |
| 5.3.1 车牌字符分割的难点分析 | 第50页 |
| 5.3.2 常用的车牌字符分割方法 | 第50-51页 |
| 5.3.3 车牌字符分割模块的实现 | 第51-54页 |
| 5.4 车牌字符识别模块的实现 | 第54-60页 |
| 5.4.1 车牌字符识别的难点分析 | 第54页 |
| 5.4.2 常用的车牌字符识别方法 | 第54页 |
| 5.4.3 车牌字符识别模块的实现 | 第54-60页 |
| 5.5 车辆轨迹追踪实现 | 第60-62页 |
| 5.6 系统整体实现 | 第62-66页 |
| 5.7 系统测试 | 第66-68页 |
| 5.8 本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75-76页 |
| 附录1攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |