| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 智能交通研究现状分析 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于无人机的智能交通系统研究现状分析 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 | 第11-14页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第11-14页 |
| 2 系统方案设计与相关理论基础 | 第14-24页 |
| 2.1 系统方案设计 | 第14页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第14-18页 |
| 2.2.1 静态背景的运动目标检测 | 第15-17页 |
| 2.2.2 动态背景的运动目标检测 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于模式识别的运动目标检测 | 第18页 |
| 2.3 车牌识别 | 第18-23页 |
| 2.3.1 车牌定位 | 第19-20页 |
| 2.3.2 倾斜校正 | 第20页 |
| 2.3.3 字符分割 | 第20-21页 |
| 2.3.4 字符识别 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 车辆检测研究与实现 | 第24-34页 |
| 3.1 图像预处理 | 第24-25页 |
| 3.2 HOG特征 | 第25-26页 |
| 3.3 支持向量机 | 第26-30页 |
| 3.4 车辆检测实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 车牌识别 | 第34-52页 |
| 4.1 基于颜色特征与边缘检测的车牌定位 | 第34-41页 |
| 4.1.1 HSV颜色分割 | 第34-36页 |
| 4.1.2 形态学变换 | 第36-37页 |
| 4.1.3 边缘检测 | 第37-41页 |
| 4.2 倾斜校正 | 第41-44页 |
| 4.2.1 倾斜角度检测 | 第41-42页 |
| 4.2.2 几何变换 | 第42-43页 |
| 4.2.3 灰度级补插 | 第43-44页 |
| 4.3 基于垂直投影的字符分割 | 第44-48页 |
| 4.4 基于神经网络的字符识别 | 第48-50页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 系统功能实现 | 第52-64页 |
| 5.1 开发环境介绍 | 第52-53页 |
| 5.2 系统功能验证 | 第53-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 未来展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目与竞赛情况 | 第72页 |