| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 中文文摘 | 第4-9页 |
| 绪论 | 第9-13页 |
| 第一节 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 第三节 机器视觉介绍 | 第11-12页 |
| 第四节 论文的主要工作和章节 | 第12-13页 |
| 第一章 基于卷积神经网络的车辆检测算法的实现 | 第13-19页 |
| 第一节 概述 | 第13-14页 |
| 第二节 基于CNN的露天停车场的车辆检测算法 | 第14-16页 |
| 第三节 分布密度矩阵的应用 | 第16-18页 |
| 第四节 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 基于Adaboost分类器检测算法的实现 | 第19-25页 |
| 第一节 概述 | 第19页 |
| 第二节 基于Haar-like特征的Adaboost车辆检测算法的实现 | 第19-22页 |
| 第三节 两种检测算法的比较、选择与结合 | 第22-23页 |
| 第四节 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 车辆检测算法的移植 | 第25-31页 |
| 第一节 概述 | 第25页 |
| 第二节 物联网关硬件结构简介 | 第25-26页 |
| 第三节 基于物联网关的算法移植 | 第26-29页 |
| 第四节 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于Android平台的违章停车管理系统 | 第31-43页 |
| 第一节 概述 | 第31页 |
| 第二节 Android系统框架结构 | 第31-34页 |
| 第三节 系统功能模块 | 第34-37页 |
| 第四节 网站的整体规划 | 第37-40页 |
| 第五节 本章小结 | 第40-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 第一节 工作总结 | 第43-44页 |
| 第二节 展望 | 第44-45页 |
| 附录1 | 第45-49页 |
| 附录2 | 第49-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 个人简历 | 第61-63页 |