基于径向对称的限速标志检测与识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 限速标志识别技术的发展及国内外现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第12-13页 |
| 第2章 限速标志识别的主要技术 | 第13-26页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 我国交通标志的简单介绍 | 第13-14页 |
| 2.3 限速标志的检测与识别 | 第14-24页 |
| 2.3.1 限速标志的定位 | 第14-22页 |
| 2.3.2 限速标志字符分割 | 第22页 |
| 2.3.3 限速标志字符识别 | 第22-24页 |
| 2.4 限速标志识别中遇到的困难 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 限速标志检测算法的设计 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 分区搜索策略 | 第27-29页 |
| 3.3 基于形状的限速标志检测 | 第29-37页 |
| 3.3.1 图像边缘梯度计算 | 第29-31页 |
| 3.3.2 径向对称算法的改进 | 第31-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 限速标志字符分割 | 第38-47页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 限速标志字符整体分割 | 第38-43页 |
| 4.2.1 Otsu二值化处理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 字符分割 | 第40-43页 |
| 4.3 排除非限速标志 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于BP神经网络的限速标志识别 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 限速标志字符特征提取 | 第47-50页 |
| 5.2.1 字符特征提取条件 | 第47-48页 |
| 5.2.2 概率粗网格特征 | 第48-50页 |
| 5.3 BP神经网络分类器的设计 | 第50-52页 |
| 5.4 BP神经网络的训练样本 | 第52-53页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
