基于视频流的车牌识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·汽车牌照识别研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的应用现状与发展趋势 | 第8页 |
| ·车牌识别系统的组成 | 第8-9页 |
| ·本文主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 视频流中含有车牌信息的数据帧检出 | 第11-21页 |
| ·视频图像预处理 | 第11-16页 |
| ·灰度化 | 第11-12页 |
| ·平滑处理 | 第12-13页 |
| ·Prewitt竖直方向特征检出 | 第13-15页 |
| ·值化 | 第15-16页 |
| ·待检区域 | 第16-17页 |
| ·从待检区域检出车牌信息数据帧的方法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-21页 |
| 第三章 车牌定位 | 第21-29页 |
| ·车牌特征和定位方法 | 第21-23页 |
| ·基于边缘信息的定位 | 第22页 |
| ·基于数学形态学的定位 | 第22页 |
| ·综合多种算法的定位 | 第22-23页 |
| ·利用边缘特征的车牌定位 | 第23-24页 |
| ·边缘特征 | 第23页 |
| ·利用投影法进行车牌定位 | 第23-24页 |
| ·车牌的倾斜校正 | 第24-27页 |
| ·倾斜角度及检测方法 | 第24-25页 |
| ·旋转投影法检测倾斜角度 | 第25-26页 |
| ·倾斜矫正 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 车牌字符分割和字符特征提取 | 第29-41页 |
| ·字符分割方法 | 第29-31页 |
| ·字符分割与提取 | 第31-34页 |
| ·车牌的精确定位 | 第31-32页 |
| ·字符分割 | 第32-34页 |
| ·分割字符的归一化 | 第34-36页 |
| ·分割字符特征提取 | 第36-39页 |
| ·HOG特征 | 第36-38页 |
| ·主元分析法(PCA) | 第38页 |
| ·PCA应用于HOG特征 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 基于BP算法的人工神经网络字符识别 | 第41-53页 |
| ·BP人工神经网络 | 第41-47页 |
| ·BP算法基本理论 | 第42-44页 |
| ·BP人工神经网络结构 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络的性质 | 第45页 |
| ·BP人工神经网络的局限性 | 第45-46页 |
| ·改进的BP算法 | 第46-47页 |
| ·用于字符识别的BP人工神经网络设计 | 第47-51页 |
| ·本文采用的BP人工神经网络设计 | 第47-49页 |
| ·BP算法的字符识别效果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 车牌识别系统实现 | 第53-57页 |
| ·系统软硬件环境 | 第53-54页 |
| ·识别系统开发试验硬件环境 | 第53页 |
| ·识别系统软件环境 | 第53-54页 |
| ·系统界面 | 第54-55页 |
| ·运行结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57页 |
| ·存在的不足 | 第57-58页 |
| ·今后工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
