ITS中车辆信息采集与处理技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外智能交通系统的发展状况 | 第13-18页 |
| ·智能交通系统的发展状况 | 第13-15页 |
| ·ITS 的系统组成 | 第15-16页 |
| ·车牌识别技术发展现状 | 第16-18页 |
| ·汽车行驶状态信息的记录及处理技术 | 第18页 |
| ·本文主要研究内容与论文结构编排 | 第18-20页 |
| 第二章 监控系统中的车辆图像采集 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·视频监控平台总体方案 | 第20-27页 |
| ·ITS 智能交通演示平台总体方案 | 第20-22页 |
| ·多路视频监控方案 | 第22-25页 |
| ·视频监控系统中车辆检测方案研究 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车辆图像处理技术研究 | 第28-44页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·数字图像分析 | 第28-30页 |
| ·BMP 图像的结构分析 | 第28-30页 |
| ·BMP 图像的读写技术研究 | 第30页 |
| ·图像预处理技术研究 | 第30-32页 |
| ·车牌图像的灰度化技术研究 | 第30-31页 |
| ·灰度拉伸技术研究 | 第31-32页 |
| ·车牌定位技术研究 | 第32-38页 |
| ·基于小波变换的高通滤波研究 | 第32-34页 |
| ·车牌定位技术研究 | 第34-37页 |
| ·车牌切割技术研究 | 第37-38页 |
| ·字符分割技术研究 | 第38-43页 |
| ·基于Otsu 的图像二值化研究 | 第38-39页 |
| ·基于八连通域法的离散噪声点去噪研究 | 第39-40页 |
| ·利用垂直投影法的字符分割处理 | 第40-41页 |
| ·字符归一化技术研究 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 车牌识别技术研究 | 第44-57页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于人工神经网络的字符识别技术 | 第44-48页 |
| ·神经网络技术分析 | 第44-45页 |
| ·人工神经元的结构模型研究 | 第45-48页 |
| ·BP 神经网络研究 | 第48-54页 |
| ·BP 神经网络的原理分析 | 第48-49页 |
| ·BP 算法研究 | 第49-51页 |
| ·车牌识别BP 神经网络的参数确定 | 第51-53页 |
| ·BP 神经网络的训练和应用 | 第53-54页 |
| ·模板匹配法研究 | 第54-56页 |
| ·模板匹配算法研究 | 第54-55页 |
| ·模板库的建立 | 第55页 |
| ·模板匹配法的应用分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 车辆行驶状态信息的提取与处理 | 第57-70页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·汽车行驶记录仪分析 | 第57-59页 |
| ·汽车行驶记录仪的功能分析 | 第57-58页 |
| ·记录仪数据处理软件需求分析 | 第58-59页 |
| ·数据分析软件的方案研究 | 第59-68页 |
| ·数据的采集方案研究 | 第59-61页 |
| ·数据管理方案研究 | 第61-63页 |
| ·软件框架方案设计 | 第63-65页 |
| ·图表生成方案研究 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·全文主要工作总结 | 第70页 |
| ·后续研究工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 附录 智能交通开发平台实物照片 | 第76页 |
