铁路货车车号识别的算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| §1-1 引言 | 第8页 |
| §1-2 铁路货车车号识别的分类 | 第8-9页 |
| 1-2-1 基于射频的货车车号识别 | 第8-9页 |
| 1-2-2 基于图像处理的货车车号识别 | 第9页 |
| §1-3 铁路货车车号识别的发展状况 | 第9-11页 |
| 1-3-1 国内外铁路货车车号识别的研究现状 | 第9-10页 |
| 1-3-2 铁路货车车号识别中的难点 | 第10-11页 |
| §1-4 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 1-4-1 本论文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1-4-2 本论文的章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 铁路货车车号识别的预处理 | 第13-23页 |
| §2-1 图像的平滑 | 第13-16页 |
| 2-1-1 频率域平滑 | 第13-15页 |
| 2-1-2 空间域平滑 | 第15-16页 |
| §2-2 车号区域定位 | 第16-19页 |
| 2-2-1 基于数学形态学的车号区域定位 | 第16-18页 |
| 2-2-2 基于边缘检测的车号区域定位 | 第18页 |
| 2-2-3 本文所采用的车号定位方法 | 第18-19页 |
| §2-3 图像的二值化 | 第19-22页 |
| 2-3-1 图像的二值化方法 | 第19-21页 |
| 2-3-2 实验结果分析 | 第21-22页 |
| §2-4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 车号字符分割 | 第23-31页 |
| §3-1 粘连字符的分割 | 第23-25页 |
| 3-1-1 基于投影分析的分割 | 第24页 |
| 3-1-2 最短路径分割 | 第24页 |
| 3-1-3 基于识别的分割方法 | 第24-25页 |
| §3-2 断裂字符的分割 | 第25-27页 |
| 3-2-1 分割搜索树算法 | 第25-26页 |
| 3-2-2 基于弧特征的车号分割 | 第26-27页 |
| §3-3 本文的字符分割算法 | 第27-30页 |
| 3-3-1 车号字符分割算法 | 第27-29页 |
| 3-3-2 试验结果分析 | 第29-30页 |
| §3-4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 铁路货车车号字符的特征提取与识别 | 第31-44页 |
| §4-1 车号字符的特征提取 | 第31-39页 |
| 4-1-1 骨架方向特征提取法 | 第31页 |
| 4-1-2 网格特征提取法 | 第31-32页 |
| 4-1-3 矩特征提取法 | 第32-33页 |
| 4-1-4 本文的特征提取方法 | 第33-36页 |
| 4-1-5 实验结果分析 | 第36-39页 |
| §4-2 车号字符的识别 | 第39-43页 |
| 4-2-1 模板匹配 | 第39页 |
| 4-2-2 BP 神经网络 | 第39-41页 |
| 4-2-3 实验结论与分析 | 第41-43页 |
| §4-3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章系统实现及实验数据分析 | 第44-50页 |
| §5-1 系统的设计 | 第44-48页 |
| 5-1-1 系统的环境配置 | 第44页 |
| 5-1-2 系统的主要组成 | 第44-46页 |
| 5-1-3 系统运行流程与窗口控制 | 第46-48页 |
| §5-2 系统的测试与试验结果分析 | 第48-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| §6-1 总结 | 第50页 |
| §6-2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第54页 |
