基于网络数据库的汽车牌照自动识别系统
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 智能交通系统（ITS）的发展和内容 | 第6-7页 |
| 1．2 汽车牌照自动识别系统的发展 | 第7-11页 |
| 1．2．1 汽车牌照自动识别系统的背景 | 第7-8页 |
| 1．2．2 汽车牌照自动识别系统的主要应用技术 | 第8-10页 |
| 1．2．3 汽车牌照自动识别系统的发展与现状 | 第10-11页 |
| 1．3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 基于网络数据库的车牌识别系统技术介绍 | 第13-20页 |
| 2．1 系统工作原理简介 | 第13-17页 |
| 2．1．1 系统工作基本原理 | 第13-14页 |
| 2．1．2 车牌自动识别关键技术 | 第14-17页 |
| 2．2 解决方案举例 | 第17-18页 |
| 2．3 车牌自动识别系统实际工作环境下的问题 | 第18-20页 |
| 第三章 车牌定位与切分 | 第20-37页 |
| 3．1 车辆牌照区域定位技术 | 第20-25页 |
| 3．1．1 定位技术介绍 | 第20-21页 |
| 3．1．2 定位预处理 | 第21-24页 |
| 3．1．3 车牌定位 | 第24-25页 |
| 3．2 车辆牌照字符的切分 | 第25-30页 |
| 3．2．1 切分技术介绍 | 第25-26页 |
| 3．2．2 切分预处理 | 第26-27页 |
| 3．2．3 车牌切分 | 第27-30页 |
| 3．3 车牌字符二值化算法 | 第30-37页 |
| 3．3．1 迭代法 | 第30-31页 |
| 3．3．2 梯度强度均值法 | 第31-33页 |
| 3．3．3 多阈值的梯度强度二值化法 | 第33-34页 |
| 3．3．4 二值化算法的评估 | 第34-37页 |
| 第四章 车牌字符识别 | 第37-62页 |
| 4．1 字符识别原理介绍 | 第37-46页 |
| 4．1．1 模式识别基本原理 | 第37-41页 |
| 4．1．2 字符识别的发展及汉字识别的特点 | 第41-44页 |
| 4．1．3 字符识别的原理 | 第44页 |
| 4．1．4 识别系统的性能指标 | 第44-46页 |
| 4．2 字符分类的主要特征和方法 | 第46-55页 |
| 4．2．1 基于统计特征的统计决策识别 | 第46-52页 |
| 4．2．2 基于结构特征的句法结构识别 | 第52-53页 |
| 4．2．3 人工神经网络识别 | 第53-55页 |
| 4．3 车牌自动识别系统中的字符识别 | 第55-62页 |
| 4．3．1 车牌自动识别系统中字符识别的特点 | 第55-56页 |
| 4．3．2 字符预处理 | 第56-57页 |
| 4．3．3 特征的选择与提取 | 第57-59页 |
| 4．3．4 字符分类器 | 第59-62页 |
| 第五章 网络数据库系统 | 第62-68页 |
| 5．1 网络数据库方案原理简介 | 第62-63页 |
| 5．2 网络数据库方案的实现 | 第63-68页 |
| 结束语 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
