| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 车辆行为跟踪检测技术研究进展 | 第16-17页 |
| 1.4 车辆行为跟踪检测研究的内容及优点 | 第17-18页 |
| 1.5 车辆行为跟踪检测分析技术存在的难点 | 第18页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 车牌识别系统与基本方法介绍 | 第19-27页 |
| 2.1 车牌识别系统 | 第19-23页 |
| 2.1.1 系统简介 | 第19-20页 |
| 2.1.2 工作原理 | 第20-22页 |
| 2.1.3 系统设计目标 | 第22-23页 |
| 2.2 车牌识别算法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 车牌识别流程 | 第23-24页 |
| 2.2.2 图像采集 | 第24页 |
| 2.2.3 图像预处理 | 第24页 |
| 2.2.4 字符分割与定位 | 第24-25页 |
| 2.2.5 特征提取 | 第25页 |
| 2.2.6 字符识别 | 第25-26页 |
| 2.7 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 一种基于Benford定律和模糊聚类的跟踪算法 | 第27-44页 |
| 3.1 算法的框架 | 第27-28页 |
| 3.2 车辆数据过滤 | 第28-37页 |
| 3.2.1 Benford定律 | 第28-30页 |
| 3.2.1.1 Benford法则的分析流程 | 第29页 |
| 3.2.1.2 Benford定律的适用性分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 结合Benford定律的车辆数据过滤 | 第30-37页 |
| 3.2.2.1 摄像机确切位置的静态分析 | 第34页 |
| 3.2.2.2 时间和地点异常的行程车辆行为跟踪检测分析 | 第34-36页 |
| 3.2.2.3 基于摄像机的动态分析 | 第36-37页 |
| 3.3 车辆数据模糊聚类 | 第37-43页 |
| 3.3.1 分类聚类概述 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于层次的聚类算法 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于模糊层次聚类的跟踪检测算法 | 第40-43页 |
| 3.4 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于ANPR数据的可疑车辆检测系统 | 第44-50页 |
| 4.1 系统的开发平台 | 第44-45页 |
| 4.1.1 硬件配置 | 第44页 |
| 4.1.2 软件配置 | 第44-45页 |
| 4.2 系统功能模块 | 第45页 |
| 4.3 用户界面 | 第45-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第50页 |
| 5.2 对未来工作的展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |