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汽车牌照识别系统相关技术研究与实现

第1章 绪论第1-17页
 1.1 牌照识别技术在智能交通系统中的应用第11-13页
  1.1.1 智能交通系统国际发展概况第11-12页
  1.1.2 我国智能交通领域当前优先发展的几个方向第12页
  1.1.3 牌照识别技术在ITS中的广泛运用第12-13页
 1.2 汽车车牌识别系统的工作流程第13页
 1.3 汽车车牌识别系统的体系结构第13-15页
  1.3.1 硬件部分第14页
  1.3.2 软件部分第14-15页
 1.4 国内外已应用系统性能和待解决的问题第15-16页
  1.4.1 国外已应用系统的性能介绍第15页
  1.4.2 国内已应用系统的性能介绍与待解决的问题第15-16页
 1.5 论文的出发点第16-17页
第2章 汽车车牌识别系统的软件设计第17-19页
 2.1 通用软件流程与系统划分第17页
 2.2 实现软件的子系统功能介绍第17-18页
  2.2.1 “车牌区域的定位”部分的功能第17-18页
  2.2.2 “字符识别”部分的功能第18页
 2.3 实现软件的运行环境与工作要求条件介绍第18-19页
第3章 “车牌定位与提取”子系统实现第19-44页
 3.1 车牌粗定位过程第19-26页
  3.1.1 灰度化第19-20页
  3.1.2 水平纹理算子的作用第20-22页
  3.1.3 水平差分图像的二值化第22-23页
  3.1.4 形态学检测出特定形状的区域第23-25页
  3.1.5 利用投影求出车牌的四角坐标以及提取车牌区域第25-26页
 3.2 如何纠正倾斜的变形车牌第26-35页
  3.2.1 边缘检测的意义和常规算子第27-31页
  3.2.2 边缘检测的新方法—Canny算子的优秀性能和运用第31-34页
  3.2.3 自适应水平旋转的实现第34-35页
 3.3 车牌精确定位过程第35-42页
  3.3.1 一种全新的精确定位方法—基于几何学的定位方法第36-40页
  3.3.2 为消除垂直倾斜角度作简单空间变换的算法第40-42页
 3.4 “车牌定位与提取”子系统的算法流程第42-43页
 3.5 本章小结第43-44页
第4章 “字符识别”子系统实现第44-66页
 4.1 去车牌水平边框算法思想第44页
 4.2 二值化方法的选用第44-47页
 4.3 字符分割过程第47-48页
 4.4 字符规一化过程第48-50页
 4.5 字符识别过程第50-60页
  4.5.1 复杂背景下的字符识别是研究的难点第50-51页
  4.5.2 模式识别中分类器的设计第51-52页
  4.5.3 牌照字符识别的常用方法介绍第52-59页
  4.5.4 字符的稳定特征提取方法第59页
  4.5.5 HMM在字符识别中的当前研究情况介绍第59-60页
 4.6 SeeCar系统的带置信度计算的组合多分类器集成方案第60-64页
 4.7 “字符识别“子系统的算法流程第64页
 4.8 本章小结第64-66页
第5章 SVM在字符识别中的应用研究第66-78页
 5.1 统计学习理论简介第66-71页
  5.1.1 函数估计模型第66-67页
  5.1.2 经验风险最小化归纳原则第67-68页
  5.1.3 VC维第68-69页
  5.1.4 推广性的界第69页
  5.1.5 结构风险最小化归纳原则第69-71页
 5.2 一种新的通用机器学习方法-SVM第71-76页
  5.2.1 最优分类面第71-74页
  5.2.2 支持向量机第74-76页
 5.3 SVM在模式识别上的研究现状第76-77页
 5.4 本章小结第77-78页
第6章 实验结果与性能分析第78-80页
 6.1 样本来源第78页
 6.2 系统成功率计算与性能分析第78-80页
第7章 结论和展望第80-83页
 7.1 设计所采用的优秀方法以及提出的新算法第80-81页
 7.2 设计还有待提高的地方第81-82页
 7.3 设计中的体会第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-89页
附录A第89-94页
附录B第94-96页
附录C第96-98页
附录D第98-100页
附录E第100-101页
攻读硕士学位期间发表论文第101页

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