基于嵌入式的车型分类系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景与实际意义 | 第8-10页 |
| ·国内现状分析 | 第10页 |
| ·系统特色和文章结构安排 | 第10-12页 |
| 2 总体方案设计 | 第12-14页 |
| ·系统功能概述 | 第12页 |
| ·系统架构设计 | 第12-14页 |
| 3 硬件设计与实现 | 第14-21页 |
| ·嵌入系统概述 | 第14-16页 |
| ·开发板介绍 | 第16-19页 |
| ·S3C6410处理器性能简介 | 第19-21页 |
| 4 图像采集设计与实现 | 第21-26页 |
| ·微软DirectShow软件开发包 | 第21-22页 |
| ·DirectShow SDK基本构架 | 第22-25页 |
| ·DirectShow SDK具体应用 | 第25-26页 |
| 5 车型分类 | 第26-52页 |
| ·图像特征提取 | 第26-29页 |
| ·基于BP神经网络的车型分类的设计与实现 | 第29-37页 |
| ·BP神经网络 | 第29-31页 |
| ·BP神经网络识别算法 | 第31-34页 |
| ·BP算法的软件实现 | 第34-37页 |
| ·基于聚类的车型分类的设计与实现 | 第37-42页 |
| ·基于误差平方和的K-均值聚类算法 | 第37-39页 |
| ·K-均值聚类算法的原理 | 第39-40页 |
| ·聚类算法的软件实现 | 第40-42页 |
| ·基于支持向量机的车型的分类设计与实现 | 第42-50页 |
| ·支持向量机 | 第42-47页 |
| ·多类支持向量机 | 第47页 |
| ·支持向量机的软件实现 | 第47-50页 |
| ·基于投票法的车型分类的设计与实现 | 第50-52页 |
| 6 系统测试 | 第52-55页 |
| ·测试方法 | 第52-53页 |
| ·测试步骤 | 第53页 |
| ·测试结果 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
