| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-16页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 车牌识别系统设计基础 | 第16-20页 |
| 2.1 车牌分类和特征 | 第16-18页 |
| 2.1.1 国内车牌的规格标准 | 第16-17页 |
| 2.1.2 车牌特征 | 第17-18页 |
| 2.1.3 车牌字符的特征和分类 | 第18页 |
| 2.2 车牌识别系统组成和基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2.1 基于视频流的车牌识别系统的组成和基本原理 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于视频流的车牌识别系统设计 | 第20-68页 |
| 3.1 视频的采集 | 第21-22页 |
| 3.1.1 车辆视频的采集方式 | 第21页 |
| 3.1.2 车辆视频的采集过程 | 第21-22页 |
| 3.2 车辆视频流中关键帧的提取 | 第22-36页 |
| 3.2.1 图像缩放 | 第23-25页 |
| 3.2.2 检测区域的确定和划分 | 第25-27页 |
| 3.2.3 运动车辆的检测方法 | 第27-28页 |
| 3.2.4 背景的提取和更新 | 第28-30页 |
| 3.2.5 提取关键帧图像 | 第30-36页 |
| 3.3 车牌定位 | 第36-50页 |
| 3.3.1 图像的预处理 | 第37-43页 |
| 3.3.2 基于边缘检测的特征提取 | 第43-45页 |
| 3.3.3 多特征融合车牌定位 | 第45-47页 |
| 3.3.4 基于Radon算法的倾斜矫正 | 第47-49页 |
| 3.3.5 车牌的精确定位 | 第49-50页 |
| 3.4 车牌字符分割 | 第50-54页 |
| 3.4.1 字符的分割 | 第51-53页 |
| 3.4.2 字符的归一化 | 第53-54页 |
| 3.5 基于支持向量机的字符识别 | 第54-65页 |
| 3.5.1 基于PCA的字符的特征提取 | 第54-56页 |
| 3.5.2 支持向量机算法 | 第56-59页 |
| 3.5.3 基于SVM的字符识别 | 第59-65页 |
| 3.6 系统测试结果和分析 | 第65-66页 |
| 3.7 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 结束语 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |