| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题来源及主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.3.2 主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术 | 第16-20页 |
| 2.1 基于文本的图片检索技术 | 第16页 |
| 2.2 SSH技术 | 第16-17页 |
| 2.3 基于K均值聚类的图片识别算法 | 第17页 |
| 2.4 基于C均值聚类的图片识别算法 | 第17-18页 |
| 2.4.1 C均值模糊聚类原理 | 第17-18页 |
| 2.4.2 C均值聚类算法 | 第18页 |
| 2.5 C/S模式系统优势 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第20-27页 |
| 3.1 系统功能性需求 | 第20-22页 |
| 3.2 机动车辆违章判断 | 第22-23页 |
| 3.3 图像识别算法改进需求 | 第23页 |
| 3.4 系统非功能性需求 | 第23-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 系统设计 | 第27-40页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第27-33页 |
| 4.1.1 设计原则与依据 | 第27页 |
| 4.1.2 系统总体结构 | 第27-30页 |
| 4.1.3 系统功能模块划分 | 第30-33页 |
| 4.2 主要功能部分的设计 | 第33-35页 |
| 4.2.1 系统前段部分 | 第33-35页 |
| 4.2.2 违章处罚系统 | 第35页 |
| 4.3 DGC算法在车牌识别功能中的设计 | 第35-38页 |
| 4.3.1 DGC均值模糊聚类算法的基本思想 | 第35-36页 |
| 4.3.2 DGC均值模糊聚类算法的运行流程 | 第36-37页 |
| 4.3.3 DGC均值模糊聚类算法的具体设计 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第5章 系统实现 | 第40-55页 |
| 5.1 DGC算法在车牌识别功能中的实现 | 第40-43页 |
| 5.1.1 车牌识别功能界面的实现 | 第40页 |
| 5.1.2 DGC算法与C均值算法实验效果对比 | 第40-41页 |
| 5.1.3 DGC算法与C均值、K均值算法性能对比 | 第41-43页 |
| 5.2 前端车辆检测实现 | 第43-48页 |
| 5.2.1 图像处理过程 | 第43-45页 |
| 5.2.2 违规检测过程 | 第45-47页 |
| 5.2.3 车辆信息统计 | 第47-48页 |
| 5.3 数据信息管理实现 | 第48-54页 |
| 5.3.1 控制数据接收 | 第49-51页 |
| 5.3.2 交通数据运输 | 第51页 |
| 5.3.3 硬件设备选型 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |