集装箱编号智能识别系统的研究
| 1 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 集装箱概述 | 第9-13页 |
| 1．1．1 集装箱运输特点 | 第9-10页 |
| 1．1．2 集装箱码头管理特点 | 第10-11页 |
| 1．1．3 集装箱编号规律 | 第11-12页 |
| 1．1．4 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1．2 集装箱编号智能识别系统及识别方法简介 | 第13-15页 |
| 1．2．1 集装箱编号智能识别系统简介 | 第13-14页 |
| 1．2．2 字符识别方法简介 | 第14-15页 |
| 1．3 课题的主要工作及系统实现环境 | 第15-17页 |
| 1．3．1 课题的主要工作 | 第15页 |
| 1．3．2 系统实现环境 | 第15-17页 |
| 2 字符识别原理 | 第17-25页 |
| 2．1 计算机视觉概述 | 第17-18页 |
| 2．2 字符识别的背景 | 第18-20页 |
| 2．2．1 字符识别的发展阶段 | 第18-19页 |
| 2．2．2 字符识别的现状 | 第19-20页 |
| 2．3 模式识别原理 | 第20-25页 |
| 2．3．1 模式识别和模式的概念 | 第20-22页 |
| 2．3．2 模式识别系统的组成 | 第22-25页 |
| 3 集装箱字符提取 | 第25-35页 |
| 3．1 字符提取问题概述 | 第25页 |
| 3．2 字符提取算法 | 第25-27页 |
| 3．2．1 字符的特性分析 | 第25-26页 |
| 3．2．2 集装箱字符提取算法 | 第26-27页 |
| 3．3 集装箱图像的预处理 | 第27-29页 |
| 3．3．1 原始图像的灰度化 | 第27页 |
| 3．3．2 图像的增强处理 | 第27-29页 |
| 3．4 集装箱字符初步定位 | 第29-31页 |
| 3．5 滤波器的设计 | 第31-33页 |
| 3．6 集装箱字符精确定位 | 第33-35页 |
| 4 集装箱字符分割 | 第35-41页 |
| 4．1 图像分割方法综述 | 第35-37页 |
| 4．2 合并字符区域 | 第37-38页 |
| 4．3 倾斜校正 | 第38-39页 |
| 4．4 字符分割 | 第39-41页 |
| 5 集装箱字符识别 | 第41-62页 |
| 5．1 字符识别的基本理论 | 第41-44页 |
| 5．1．1 字符识别的基本框架 | 第41-42页 |
| 5．1．2 特征提取方法 | 第42页 |
| 5．1．3 分类器选择 | 第42-43页 |
| 5．1．4 字符识别存在的问题 | 第43-44页 |
| 5．2 集装箱字符识别算法的总体结构 | 第44-48页 |
| 5．2．1 字符的预处理 | 第44-46页 |
| 5．2．2 特征选择 | 第46-48页 |
| 5．3 分类器设计 | 第48-62页 |
| 5．3．1 人工神经网络概述及其发展简史 | 第48-49页 |
| 5．3．2 多层前项人工神经网络的学习算法 | 第49-62页 |
| 6 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录 | 第67页 |
