高速公路车辆超速警示系统研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
·研究背景 | 第10-11页 |
·研究目的与意义 | 第11-12页 |
·研究目的 | 第11-12页 |
·研究意义 | 第12页 |
·研究现状 | 第12-16页 |
·国外研究现状 | 第12-14页 |
·国内研究现状 | 第14-16页 |
·研究内容 | 第16页 |
·小结 | 第16-17页 |
第二章 车辆超速警示系统概述 | 第17-27页 |
·车辆超速警示系统 | 第17-20页 |
·系统的基本组成 | 第17-18页 |
·系统功能 | 第18-19页 |
·系统工作流程 | 第19-20页 |
·车辆的测速方法 | 第20-22页 |
·雷达测速 | 第20页 |
·激光测速 | 第20-21页 |
·视频测速 | 第21页 |
·线圈测速 | 第21-22页 |
·测速方法的确定 | 第22页 |
·数据的传输 | 第22-24页 |
·有线数据传输 | 第22-23页 |
·无线数据传输 | 第23-24页 |
·有线数据传输方案选择 | 第24页 |
·警示信息发布的方法确定 | 第24-25页 |
·信息显示的方式选择 | 第24-25页 |
·LED显示屏的优点 | 第25页 |
·系统的误差分析 | 第25-26页 |
·雷达测速与视频测速的主要误差来源 | 第25-26页 |
·车牌识别的主要误差分析 | 第26页 |
·小结 | 第26-27页 |
第三章 车辆的速度检测 | 第27-43页 |
·雷达的速度检测 | 第27-29页 |
·雷达的基本原理 | 第27-28页 |
·安装位置调整 | 第28-29页 |
·角度修正算法 | 第29页 |
·视频基础 | 第29-31页 |
·视频图像的数学表达 | 第29页 |
·视频图像的数字化 | 第29-30页 |
·视频图像的特点及研究内容 | 第30-31页 |
·视频检测的方法 | 第31-35页 |
·帧间差分法 | 第31-32页 |
·背景差分法 | 第32-34页 |
·光流法 | 第34-35页 |
·运动车辆的识别 | 第35-38页 |
·图像预处理 | 第35-36页 |
·连通区域分析 | 第36-37页 |
·车辆识别 | 第37-38页 |
·特征提取 | 第38页 |
·运动车辆检测算法流程 | 第38-39页 |
·车辆测速具体实现 | 第39-42页 |
·视频测速原理 | 第39-41页 |
·车辆测速算法 | 第41-42页 |
·小结 | 第42-43页 |
第四章 基于BP神经网络的车辆牌照识别 | 第43-70页 |
·人工神经网络 | 第43-47页 |
·人工神经网络的构成 | 第43-44页 |
·神经网络的分类 | 第44-46页 |
·神经网络的特点及学习方式 | 第46-47页 |
·BP神经网络 | 第47-50页 |
·BP神经网络的抽象模型和工作原理 | 第47-48页 |
·BP神经网络学习算法 | 第48-49页 |
·BP网络的建模 | 第49页 |
·BP网络的设计分析 | 第49-50页 |
·车辆牌照识别的基础 | 第50-54页 |
·车辆牌照识别的流程 | 第50页 |
·车牌的定位及提取 | 第50-52页 |
·车牌倾斜校正 | 第52-53页 |
·字符分割 | 第53-54页 |
·车辆牌照字符识别 | 第54-60页 |
·模式识别技术 | 第54-55页 |
·字符识别原理 | 第55-56页 |
·字符识别的图像分析与特征提取 | 第56-57页 |
·字符识别方法 | 第57-60页 |
·归一化 | 第60页 |
·基于BP神经网络的车辆牌照识别实验与仿真 | 第60-68页 |
·有噪声字母识别 | 第61-63页 |
·有噪数字识别 | 第63-64页 |
·图像数字文件的识别 | 第64-66页 |
·汉字识别 | 第66-67页 |
·仿真结果的分析比较 | 第67-68页 |
·小结 | 第68-70页 |
第五章 车辆超速系统的信息发布 | 第70-78页 |
·LED显示屏 | 第70-72页 |
·LED显示屏概述 | 第70页 |
·LED显示屏的分类 | 第70-71页 |
·LED显示屏关键技术指标 | 第71-72页 |
·车辆超速警示信息的发布 | 第72-77页 |
·LED图文控制系统 | 第72-73页 |
·LedshowTW Super图文编辑系统软件 | 第73-74页 |
·LED图文控制系统参数设置 | 第74-75页 |
·车辆超速警示信息发布的实现 | 第75-77页 |
·小结 | 第77-78页 |
总结与展望 | 第78-80页 |
总结 | 第78-79页 |
展望 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-83页 |
致谢 | 第83页 |