车辆视频信息采集及身份识别系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 视频信息采集及车辆身份识别系统设计 | 第13-28页 |
| 2.1 系统硬件设计 | 第13-18页 |
| 2.1.1 视频采集 | 第14-15页 |
| 2.1.2 辅助光源 | 第15-16页 |
| 2.1.3 ARM Cortex-A8处理器 | 第16-18页 |
| 2.2 系统软件设计 | 第18-25页 |
| 2.2.1 OpenCV视觉库移植 | 第18-20页 |
| 2.2.2 V4L2视频采集和视频流传输 | 第20-25页 |
| 2.3 系统框架 | 第25页 |
| 2.4 编程环境 | 第25-26页 |
| 2.5 系统界面 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车牌定位算法研究 | 第28-49页 |
| 3.1 图像预处理 | 第28-35页 |
| 3.1.1 图像灰度化及灰度增强 | 第29-32页 |
| 3.1.2 锐化滤波器 | 第32-35页 |
| 3.2 车牌定位粗选算法 | 第35-44页 |
| 3.2.1 图像二值化 | 第37-38页 |
| 3.2.2 图像的膨胀和剪裁 | 第38-43页 |
| 3.2.3 长宽比判定 | 第43-44页 |
| 3.3 车牌定位精选算法 | 第44-48页 |
| 3.3.1 车牌颜色统计算法 | 第45-46页 |
| 3.3.2 特征颜色边缘检测算法 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 字符分割识别算法研究 | 第49-58页 |
| 4.1 车牌的校正 | 第49-51页 |
| 4.1.1 常见车牌校正法 | 第49-50页 |
| 4.1.2 车牌水平倾斜校正 | 第50-51页 |
| 4.2 字符的分割算法 | 第51-55页 |
| 4.2.1 车牌规格特征 | 第51-52页 |
| 4.2.2 二值化图像字符颜色检测 | 第52-53页 |
| 4.2.3 常见车牌字符切割算法分析 | 第53-54页 |
| 4.2.4 改进的连通域与投影算法结合 | 第54-55页 |
| 4.3 字符的识别 | 第55-57页 |
| 4.3.1 BP神经网络识别实验结果 | 第55-56页 |
| 4.3.2 KNN分类算法实验结果 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 车身颜色识别研究 | 第58-68页 |
| 5.1 颜色选取区域 | 第58-59页 |
| 5.2 识别方案介绍 | 第59-60页 |
| 5.3 颜色特征提取实验及结果 | 第60-67页 |
| 5.3.1 颜色的分类 | 第60-64页 |
| 5.3.2 提取颜色直方图 | 第64-66页 |
| 5.3.3 实验结果分析对比 | 第66-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 实验结果及展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第68页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 附录1 程序清单 | 第72-73页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
