违章停车检测及车牌识别系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·智能交通系统概述 | 第9-10页 |
| ·视频监控系统概述 | 第10-11页 |
| ·研究现状分析 | 第11-12页 |
| ·发展趋势分析 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 视频图像预处理方法研究 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·视频图像滤波 | 第15-17页 |
| ·视频图像边缘检测 | 第17-20页 |
| ·数学形态学处理 | 第20-21页 |
| ·视频图像的阈值分割 | 第21-23页 |
| ·视频图像颜色模型转换 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于视频图像的前景目标检测方法 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·运动目标检测方法选取 | 第27-31页 |
| ·基于背景减除法的前景目标检测方法 | 第31-40页 |
| ·背景模型选取 | 第32-34页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 违章停车检测与判决 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·车辆识别 | 第41-42页 |
| ·运动车辆的跟踪 | 第42-54页 |
| ·反向投影 | 第43页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第43-45页 |
| ·Camshift 算法 | 第45-46页 |
| ·Kalman 滤波算法 | 第46-49页 |
| ·改进的 Camshift 算法 | 第49-54页 |
| ·静止车辆检测 | 第54-55页 |
| ·违章停车检测与判决 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 违章车辆车牌识别 | 第59-70页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·车牌定位方法研究 | 第60-62页 |
| ·车牌预处理 | 第60-61页 |
| ·去除伪车牌及车牌定位 | 第61-62页 |
| ·车牌字符分割方法研究 | 第62-67页 |
| ·车牌的校正 | 第63-64页 |
| ·去除车牌边框 | 第64-66页 |
| ·字符分割 | 第66-67页 |
| ·车牌字符识别方法研究 | 第67-69页 |
| ·字符的归一化及细化操作 | 第68页 |
| ·车牌的字符识别 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研情况 | 第76页 |
