基于车牌识别技术的智能交通系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景 | 第10-13页 |
| ·智能交通系统简介 | 第11-12页 |
| ·研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·车牌识别技术的原理 | 第13-14页 |
| ·车牌识别技术的研究现状 | 第14-18页 |
| ·车牌定位技术 | 第14-16页 |
| ·字符识别方法 | 第16-17页 |
| ·车牌字符识别技术的研究现状 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容 | 第18页 |
| ·论文的结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第20-37页 |
| ·图像预处理 | 第20-25页 |
| ·预处理阶段-光照补偿 | 第20-22页 |
| ·预处理阶段-灰度化图像 | 第22-23页 |
| ·预处理阶段-小波去噪 | 第23-25页 |
| ·车牌定位 | 第25-29页 |
| ·车牌定位方法和先验知识概述 | 第25-27页 |
| ·常用的车牌定位方法 | 第25-26页 |
| ·车牌先验知识 | 第26-27页 |
| ·车牌图像边缘检测 | 第27-28页 |
| ·图像二值化处理 | 第28-29页 |
| ·基于车牌纹理的车牌定位算法 | 第29页 |
| ·字符识别技术的研究和识别算法 | 第29-36页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第29-30页 |
| ·车牌区域预处理和字符分割 | 第30-33页 |
| ·字符二值化处理 | 第31-32页 |
| ·矫正车牌倾斜度 | 第32-33页 |
| ·基于投影法的车牌字符分割以及大小规一化 | 第33页 |
| ·基于神经网络的字符识别 | 第33-36页 |
| ·BP 神经网络在字符识别中的应用 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 需求分析 | 第37-42页 |
| ·总体需求 | 第37页 |
| ·功能需求 | 第37-40页 |
| ·性能需求 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 智能交通系统的设计 | 第42-57页 |
| ·基于车牌识别技术的智能交通系统的架构 | 第42-43页 |
| ·设计原理 | 第43-44页 |
| ·车牌识别模块设计 | 第44-48页 |
| ·车牌的定位与提取 | 第45-48页 |
| ·图像预处理 | 第45页 |
| ·车牌区域定位与提取 | 第45-48页 |
| ·字符的分割 | 第48页 |
| ·字符的识别 | 第48页 |
| ·交通控制管理模块的设计 | 第48-55页 |
| ·程序开发思路设计 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 智能交通系统的实现 | 第57-68页 |
| ·车牌识别系统的实现 | 第57-64页 |
| ·车牌定位模块的实现 | 第57-60页 |
| ·字符分割模块的实现 | 第60-62页 |
| ·字符识别模块的实现 | 第62-64页 |
| ·交通控制模块的实现 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 智能交通系统的测试 | 第68-82页 |
| ·实验结构分析 | 第68页 |
| ·测试环境 | 第68-69页 |
| ·硬件环境 | 第68页 |
| ·软件环境 | 第68-69页 |
| ·功能测试 | 第69-78页 |
| ·目标图像捕捉测试 | 第69页 |
| ·车牌自动识别测试 | 第69-71页 |
| ·车辆测速功能测试 | 第71-72页 |
| ·系统平台功能测试 | 第72-78页 |
| ·数据查询 | 第73-76页 |
| ·车辆布控 | 第76-77页 |
| ·布控车辆预警 | 第77页 |
| ·事件日志记录 | 第77-78页 |
| ·性能测试 | 第78-80页 |
| ·车牌定位测试 | 第78-79页 |
| ·车牌倾斜度矫正的测试 | 第79页 |
| ·字符分割测试 | 第79-80页 |
| ·字符识别测试 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第七章 结束语 | 第82-84页 |
| ·全文总结 | 第82-83页 |
| ·下一步工作 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
