车辆牌照自动识别设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题目的 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 系统相关技术 | 第13-33页 |
| ·数字图像处理技术研究 | 第13-17页 |
| ·数字图像处理的概念 | 第13页 |
| ·BMP 图像格式简介 | 第13-15页 |
| ·颜色模型 | 第15-17页 |
| ·图像的灰度化与二值化 | 第17-19页 |
| ·图像的灰度化 | 第17-18页 |
| ·灰度图像二值化 | 第18-19页 |
| ·图像边缘提取与滤波 | 第19-21页 |
| ·边缘提取 | 第19-20页 |
| ·图像中值滤波 | 第20-21页 |
| ·图像的数字化模型 | 第21-23页 |
| ·图像分割 | 第23-24页 |
| ·模式识别方法 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络原理 | 第26-32页 |
| ·人工神经网络简介 | 第26-28页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第28-30页 |
| ·BP 学习算法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第33-42页 |
| ·车辆牌照自动识别系统概述 | 第33-37页 |
| ·国内牌照的特性 | 第33-35页 |
| ·系统工作流程 | 第35-37页 |
| ·系统需求分析的目的 | 第37-38页 |
| ·系统功能需求 | 第38-39页 |
| ·车辆牌照特征信息需求分析 | 第38页 |
| ·识别系统功能 | 第38-39页 |
| ·系统非功能性需求 | 第39-40页 |
| ·系统环境需求 | 第39页 |
| ·性能需求 | 第39-40页 |
| ·其他需求 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 系统设计 | 第42-51页 |
| ·总体设计 | 第42-46页 |
| ·体系结构 | 第42-43页 |
| ·系统功能 | 第43-46页 |
| ·详细设计 | 第46-50页 |
| ·系统总流程 | 第46页 |
| ·车辆图像采集 | 第46-47页 |
| ·车牌分割流程 | 第47-48页 |
| ·车牌识别 | 第48-49页 |
| ·神经网络识别流程 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统关键技术实现 | 第51-67页 |
| ·图像预处理 | 第51-52页 |
| ·车牌定位 | 第52-56页 |
| ·牌照定位分析 | 第52-53页 |
| ·基于行扫描的车牌定位 | 第53-56页 |
| ·字符识别 | 第56-66页 |
| ·牌照规格化处理 | 第56-65页 |
| ·车牌字符识别 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 测试与实验 | 第67-73页 |
| ·准备工作 | 第67-71页 |
| ·系统环境 | 第67页 |
| ·系统安装与运行 | 第67-71页 |
| ·识别准确率测试 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
