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一种新型实用的车牌定位识别系统 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-20页 | | ·引言 | 第10-11页 | | ·车牌自动识别技术的研究现状 | 第11-18页 | | ·车辆图像获取 | 第12-13页 | | ·车牌自动定位技术 | 第13-15页 | | ·车牌字符分割技术 | 第15-16页 | | ·车牌字符识别技术 | 第16-18页 | | ·车牌识别技术的难点 | 第18页 | | ·本文主要工作 | 第18-20页 | | 第2章 车辆监测管理系统 | 第20-24页 | | ·引言 | 第20页 | | ·系统结构 | 第20-22页 | | ·路口记录单元 | 第21页 | | ·数据收集服务器单元 | 第21页 | | ·计算机网络单元 | 第21-22页 | | ·系统主要功能 | 第22-23页 | | ·本章小结 | 第23-24页 | | 第3章 基于数学形态学和颜色特征的车牌定位算法 | 第24-37页 | | ·引言 | 第24-25页 | | ·车牌的先验知识 | 第25-26页 | | ·图像预处理 | 第26-27页 | | ·车牌区域初步定位 | 第27-31页 | | ·车牌灰度纹理特征提取 | 第27-28页 | | ·车牌颜色特征提取 | 第28-30页 | | ·分割区域的融合及筛选 | 第30-31页 | | ·车牌区域精确定位 | 第31-35页 | | ·车牌倾斜原因及区域扩展 | 第31-32页 | | ·Hough变换 | 第32-33页 | | ·车牌倾斜检测算法及矫正 | 第33-34页 | | ·车牌图像去除边框和铆钉 | 第34-35页 | | ·实验结果及分析 | 第35页 | | ·本章小结 | 第35-37页 | | 第4章 车牌字符分割算法 | 第37-44页 | | ·引言 | 第37-38页 | | ·车牌字符几何特征 | 第38-39页 | | ·车牌区域二值化 | 第39-41页 | | ·车牌字符分割 | 第41-42页 | | ·实验结果及分析 | 第42-43页 | | ·本章小结 | 第43-44页 | | 第5章 车牌字符识别算法 | 第44-61页 | | ·引言 | 第44-45页 | | ·字符归一化 | 第45页 | | ·基于粗网格的字符特征提取 | 第45-47页 | | ·字符特征的分类 | 第45-46页 | | ·提取车牌字符特征 | 第46-47页 | | ·神经网络模型 | 第47-52页 | | ·人工神经网络简介 | 第47-48页 | | ·神经元模型 | 第48-49页 | | ·人工神经网络学习规则 | 第49-50页 | | ·BP神经网络学习算法 | 第50-52页 | | ·基于神经网络的车牌字符识别 | 第52-59页 | | ·神经网络与其它模式识别方法的比较 | 第52-53页 | | ·BP神经网络分类器的设计 | 第53-55页 | | ·BP神经网络的不足及改进 | 第55-56页 | | ·BP神经网络的训练 | 第56-59页 | | ·实验结果及分析 | 第59-60页 | | ·本章小结 | 第60-61页 | | 第6章 系统软件介绍 | 第61-74页 | | ·引言 | 第61-62页 | | ·Delphi介绍 | 第61页 | | ·动态链接库 | 第61-62页 | | ·软件函数介绍 | 第62-71页 | | ·软件内部调用函数 | 第62-69页 | | ·软件外部接口函数 | 第69-71页 | | ·软件使用说明 | 第71-73页 | | ·本章小结 | 第73-74页 | | 第7章 总结及展望 | 第74-77页 | | ·研究工作总结 | 第74-75页 | | ·研究工作展望 | 第75-77页 | | 参考文献 | 第77-84页 | | 致谢 | 第84-85页 | | 作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第85-86页 | | 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第86页 |
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论文编号BS779434，这篇论文共86页
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