| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 车辆特征识别的选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外车辆特征识别研究现状分析 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和创新点 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第15页 |
| 1.3.3 数据集来源 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 车辆特征识别重难点分析与相关理论介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 车辆特征识别重难点分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 车牌定位重难点分析 | 第17-18页 |
| 2.1.2 车牌倾斜校正重难点分析 | 第18-19页 |
| 2.1.3 字符分割识别重难点分析 | 第19页 |
| 2.2 图像处理理论 | 第19-21页 |
| 2.2.1 仿射变换 | 第19-20页 |
| 2.2.2 图像腐蚀 | 第20页 |
| 2.2.3 图像膨胀 | 第20-21页 |
| 2.3 特征分析方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 HOG特征 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像梯度特征 | 第22-24页 |
| 2.4 特征识别方法 | 第24-26页 |
| 2.4.1 SVM分类器 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 车牌定位与车身区域获取 | 第27-40页 |
| 3.1 国内车牌标准 | 第27-28页 |
| 3.2 车牌定位原理与方案设计 | 第28-31页 |
| 3.2.1 车牌定位原理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 车牌定位方案 | 第29-31页 |
| 3.3 车牌候选区域获取 | 第31-35页 |
| 3.3.1 水平梯度图像计算 | 第31-32页 |
| 3.3.2 辅助图像计算 | 第32-34页 |
| 3.3.3 车牌候选区域确定 | 第34-35页 |
| 3.4 车牌误选区域筛选 | 第35-39页 |
| 3.4.1 粗略筛选方案 | 第36-37页 |
| 3.4.2 精细筛选方案 | 第37-39页 |
| 3.5 车身区域获取 | 第39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 车牌倾斜校正与字符分割 | 第40-53页 |
| 4.1 车牌倾斜校正常用方法 | 第40-41页 |
| 4.2 车牌倾斜校正 | 第41-48页 |
| 4.2.1 车牌水平倾斜校正 | 第41-43页 |
| 4.2.2 车牌水平倾斜校正对比实验分析 | 第43-45页 |
| 4.2.3 车牌水平边框移除 | 第45-46页 |
| 4.2.4 车牌垂直倾斜校正 | 第46-48页 |
| 4.2.5 车牌垂直倾斜校正对比实验分析 | 第48页 |
| 4.3 车牌字符分割 | 第48-52页 |
| 4.3.1 车牌字符几何特征 | 第49页 |
| 4.3.2 传统垂直投影车牌字符分割算法分析 | 第49-50页 |
| 4.3.3 基于车牌特殊分界符的字符分割原理与方案 | 第50-52页 |
| 4.3.4 字符分割对比实验分析 | 第52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 车牌字符与车身颜色识别 | 第53-68页 |
| 5.1 常用车牌字符识别算法 | 第53-54页 |
| 5.2 卷积神经网络模型 | 第54-55页 |
| 5.3 数据集准备 | 第55-59页 |
| 5.3.1 插值算法 | 第55-56页 |
| 5.3.2 汉字数据集 | 第56-57页 |
| 5.3.3 字母数字数据集 | 第57-58页 |
| 5.3.4 车身区域数据集 | 第58-59页 |
| 5.4 车牌汉字识别 | 第59-62页 |
| 5.4.1 卷积神经网络汉字识别模型 | 第59-62页 |
| 5.4.2 汉字识别对比实验分析 | 第62页 |
| 5.5 字母数字识别 | 第62-66页 |
| 5.5.1 卷积神经网络字母数字识别模型 | 第63-65页 |
| 5.5.2 字母数字识别对比实验分析 | 第65-66页 |
| 5.6 车身颜色识别 | 第66-67页 |
| 5.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 系统实现与结果分析 | 第68-75页 |
| 6.1 车辆特征识别系统整体结构 | 第68-69页 |
| 6.2 系统实现 | 第69-70页 |
| 6.2.1 软件开发环境 | 第69页 |
| 6.2.2 软件实现过程 | 第69-70页 |
| 6.3 实现结果分析 | 第70-74页 |
| 6.3.1 车牌定位实现结果分析 | 第70-71页 |
| 6.3.2 车牌倾斜校正实现结果分析 | 第71-72页 |
| 6.3.3 车牌字符分割实现结果分析 | 第72-73页 |
| 6.3.4 车牌字符与车身颜色识别实现结果分析 | 第73-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 本文总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第75-76页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第82-83页 |