城市轨道交通系统的闸机中图像处理与识别技术
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·闸机智能识别系统研究现状 | 第8页 |
| ·系统采用的主要技术手段 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第9页 |
| ·论文结构 | 第9-10页 |
| 第二章 轨道交通中的闸机 | 第10-23页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·闸机概述 | 第11-20页 |
| ·闸机的类型 | 第11-13页 |
| ·闸机组与出入口通道 | 第13-14页 |
| ·闸机的工作模式 | 第14-16页 |
| ·闸机的组成 | 第16-20页 |
| ·闸机的智能识别系统 | 第20-21页 |
| ·衡量识别系统的标准 | 第20-21页 |
| ·现有识别系统的不足 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 图像处理 | 第23-34页 |
| ·数字图像处理 | 第23-26页 |
| ·图像处理 | 第23-25页 |
| ·图像识别 | 第25-26页 |
| ·图像文件 | 第26页 |
| ·图像预处理 | 第26-29页 |
| ·去除背景的方法 | 第27页 |
| ·去除图像背景后的效果 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| ·图像的二值化处理 | 第29-34页 |
| ·图像二值化的概念 | 第29页 |
| ·图像二值化的方法 | 第29-30页 |
| ·阈值e的自适应算法 | 第30-32页 |
| ·阈值选取小结 | 第32-34页 |
| 第四章 图像识别 | 第34-43页 |
| ·图像识别目的 | 第34页 |
| ·图像的检测及模板匹配 | 第34-36页 |
| ·识别图像中物体的轮廓 | 第36-39页 |
| ·边缘检测尝试的方法 | 第37-38页 |
| ·最终使用的检测方法 | 第38-39页 |
| ·图像中目标的表达 | 第39-40页 |
| ·图像中物体个数的识别 | 第40-43页 |
| 第五章 程序性能及运行效果 | 第43-46页 |
| ·程序性能分析 | 第43-44页 |
| ·程序运行时需要的空间 | 第43页 |
| ·程序运行时需要的时间 | 第43-44页 |
| ·程序运行效果 | 第44-46页 |
| 第六章 总结 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第51-52页 |
| 发表的论文: | 第51页 |
| 参与的科研项目: | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
