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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

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