基于四旋翼无人机的车辆违停检测取证
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与研究动机 | 第9-10页 |
| 1.2 图像目标检测技术概述 | 第10-13页 |
| 1.3 车牌检测算法概述 | 第13-14页 |
| 1.4 无人机应用技术概述 | 第14-15页 |
| 1.5 研究内容与章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 车辆识别与姿态估计 | 第16-36页 |
| 2.1 图像预处理和下采样 | 第16页 |
| 2.2 车辆特征提取 | 第16-19页 |
| 2.3 车辆分类器训练 | 第19-29页 |
| 2.3.1 可变性弹性部件模型(DPM) | 第19-22页 |
| 2.3.2 卷积神经网络(CNN) | 第22-29页 |
| 2.4 训练模型评估 | 第29-30页 |
| 2.5 车辆姿态估计 | 第30-32页 |
| 2.6 车辆多视图匹配 | 第32-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 车辆违停检测 | 第36-45页 |
| 3.1 停车线检测 | 第36-42页 |
| 3.1.1 缩小检测范围 | 第36-37页 |
| 3.1.2 笔画宽度变换 | 第37-38页 |
| 3.1.3 K均值聚类 | 第38-39页 |
| 3.1.4 图像形态学处理 | 第39-41页 |
| 3.1.5 连通域标记法 | 第41-42页 |
| 3.2 违停判断 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 无人机抄牌 | 第45-59页 |
| 4.1 无人机位置计算 | 第45-48页 |
| 4.2 拍摄位置和角度计算 | 第48-50页 |
| 4.3 无人机飞行控制 | 第50-53页 |
| 4.4 车牌定位 | 第53-57页 |
| 4.5 车牌搜索 | 第57-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验平台搭建与实验 | 第59-70页 |
| 5.1 系统结构 | 第59-62页 |
| 5.1.1 无人机平台 | 第59-61页 |
| 5.1.2 摄像头 | 第61-62页 |
| 5.1.3 图像处理器 | 第62页 |
| 5.1.4 云台 | 第62页 |
| 5.2 车辆识别实验 | 第62-63页 |
| 5.3 车辆违停检测实验 | 第63-65页 |
| 5.3.1 非停车区的违停检测 | 第63-65页 |
| 5.3.2 停车区的违停实验 | 第65页 |
| 5.4 车辆抄牌实验 | 第65-66页 |
| 5.5 综合实验 | 第66-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第76页 |
