| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 车牌识别系统的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 深度学习算法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2.1 图像识别 | 第16页 |
| 1.2.2.2 语音识别 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 深度学习算法对比分析 | 第19-28页 |
| 2.1 深度学习概述 | 第19-22页 |
| 2.1.1 深度置信网络 | 第20-22页 |
| 2.1.2 堆栈自编码网络 | 第22页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第22-26页 |
| 2.2.1 典型结构 | 第23-25页 |
| 2.2.2 训练算法 | 第25-26页 |
| 2.3 对比分析 | 第26-27页 |
| 2.3.1 深度置信网络特点 | 第27页 |
| 2.3.2 堆栈自编码网络特点 | 第27页 |
| 2.3.3 卷积神经网络特点 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车牌定位算法研究 | 第28-47页 |
| 3.1 国内车牌的规格和特点 | 第28-29页 |
| 3.2 常见的车牌定位算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 基于颜色特征的定位算法 | 第30页 |
| 3.2.2 基于边缘特征的定位算法 | 第30页 |
| 3.2.3 基于机器学习的定位算法 | 第30-31页 |
| 3.3 本文的定位算法 | 第31-45页 |
| 3.3.1 本文算法的适用范围 | 第31-32页 |
| 3.3.2 预处理相关算法 | 第32-35页 |
| 3.3.3 基于边缘特征的候选区域提取 | 第35-38页 |
| 3.3.4 基于颜色特征的车牌候选区域提取 | 第38-40页 |
| 3.3.5 基于Alex Net模型的候选区域判定 | 第40-45页 |
| 3.3.5.1 网络结构 | 第40-42页 |
| 3.3.5.2 网络修改和训练 | 第42-43页 |
| 3.3.5.3 样例测试 | 第43-45页 |
| 3.4 算法测试和性能分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 车牌字符分割算法研究 | 第47-57页 |
| 4.1 常见的字符分割算法 | 第47-48页 |
| 4.1.1 基于垂直投影的分割算法 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于模板匹配的分割算法 | 第48页 |
| 4.1.3 基于聚类分析的分割算法 | 第48页 |
| 4.2 本文的字符分割算法 | 第48-55页 |
| 4.2.1 预处理 | 第49-53页 |
| 4.2.1.1 倾斜校正 | 第49-50页 |
| 4.2.1.2 二值化 | 第50-51页 |
| 4.2.1.3 去边框 | 第51-52页 |
| 4.2.1.4 垂直调整 | 第52-53页 |
| 4.2.2 字符分割 | 第53-55页 |
| 4.3 算法测试与性能分析 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 车牌字符识别算法研究 | 第57-66页 |
| 5.1 常见的车牌字符识别算法 | 第57-59页 |
| 5.1.1 基于模板匹配的识别算法 | 第57-58页 |
| 5.1.2 基于特征统计的识别算法 | 第58页 |
| 5.1.3 基于机器学习的识别算法 | 第58-59页 |
| 5.2 本文的字符识别算法 | 第59-65页 |
| 5.2.1 LeNet-5网络结构 | 第59-61页 |
| 5.2.2 模型改进 | 第61-62页 |
| 5.2.3 网络训练 | 第62-63页 |
| 5.2.4 样例测试 | 第63-65页 |
| 5.3 算法测试与性能分析 | 第65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 系统设计与实现 | 第66-75页 |
| 6.1 系统设计 | 第66-71页 |
| 6.1.1 硬件组成 | 第66-69页 |
| 6.1.2 软件组成 | 第69-71页 |
| 6.2 系统实现 | 第71-72页 |
| 6.3 系统性能测试 | 第72-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 结论 | 第75-77页 |
| 7.1 本文主要贡献 | 第75页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81-82页 |