基于视频的车辆检测与车牌识别关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·车辆视频检测研究现状 | 第11-13页 |
| ·车牌识别研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 背景建模方法研究 | 第17-25页 |
| ·常用的背景建模方法 | 第17-20页 |
| ·均值法 | 第17页 |
| ·中值法 | 第17-18页 |
| ·高斯混合模型 | 第18-19页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第19-20页 |
| ·改进的均值背景建模方法 | 第20-22页 |
| ·背景初始化 | 第20-21页 |
| ·背景更新 | 第21-22页 |
| ·实验结果与分析 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 运动车辆检测 | 第25-35页 |
| ·常用的车辆检测算法 | 第25-29页 |
| ·帧间差分法 | 第25-26页 |
| ·背景差分法 | 第26-27页 |
| ·光流法 | 第27页 |
| ·边缘检测法 | 第27-29页 |
| ·本文提出的车辆检测算法 | 第29-33页 |
| ·背景差分 | 第29-30页 |
| ·帧间差分 | 第30页 |
| ·边缘检测 | 第30-31页 |
| ·基于证据理论的前景融合 | 第31-32页 |
| ·形态学处理 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 车牌定位与识别 | 第35-62页 |
| ·车牌定位 | 第36-42页 |
| ·常用的车牌定位算法 | 第36-37页 |
| ·车牌候选区域的提取 | 第37-39页 |
| ·去除非车牌区域 | 第39-42页 |
| ·车牌字符分割 | 第42-46页 |
| ·车牌倾斜矫正 | 第42-44页 |
| ·车牌上下精定位 | 第44页 |
| ·车牌字符分割 | 第44-46页 |
| ·车牌字符识别 | 第46-56页 |
| ·模板匹配字符识别 | 第46-47页 |
| ·基于SVM 字符识别 | 第47-54页 |
| ·融合模板匹配和SVM 的字符识别 | 第54-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 车辆检测与车牌识别软件实现 | 第62-68页 |
| ·OpenCV 介绍 | 第62-63页 |
| ·基于OpenCV 的软件实现 | 第63-67页 |
| ·软件系统的结构 | 第63-64页 |
| ·软件系统的基本流程 | 第64页 |
| ·软件系统界面和功能介绍 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第77页 |
