|
|
|
|
车牌定位与车流量检测算法的研究与实现 |
| |
| 论文目录 |
| |
| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-14页 | | ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 | | ·国内外研究现状 | 第10-12页 | | ·模糊粗糙集发展过程 | 第12页 | | ·论文研究内容 | 第12-14页 | | 第二章 论文基础知识介绍 | 第14-25页 | | ·数字图像处理基础知识 | 第14-15页 | | ·数字图像压缩 | 第15-16页 | | ·数字图像滤波 | 第16-17页 | | ·数字图像分割 | 第17-20页 | | ·基于区域的分割 | 第18-19页 | | ·基于时间域的分割 | 第19-20页 | | ·粗糙集的基本知识的介绍 | 第20-24页 | | ·知识分类观点 | 第21-22页 | | ·粗糙的成员关系 | 第22-23页 | | ·粗糙集的近似边界观点 | 第23-24页 | | ·信息系统的属性约简 | 第24页 | | ·本章小结 | 第24-25页 | | 第三章 智能交通视频监控管理平台 | 第25-44页 | | ·智能交通视频监控管理平台的框架 | 第25-37页 | | ·视频采集 | 第26-27页 | | ·AVS 码流传输 | 第27-28页 | | ·WEB 服务器 | 第28-29页 | | ·数据结构 | 第29-31页 | | ·编码系统流程 | 第31-32页 | | ·帧间宏块编码流程 | 第32-37页 | | ·车流量视频检测模块 | 第37-38页 | | ·智能交通视频监控管理平台的实现 | 第38-41页 | | ·智能交通视频监控管理平台的应用 | 第41-43页 | | ·本章小结 | 第43-44页 | | 第四章 基于粗糙集与神经网络的车牌定位技术研究 | 第44-53页 | | ·车牌基本特征 | 第44-46页 | | ·常用的车牌定位方法概述 | 第46-47页 | | ·粗糙集与神经网络的结合 | 第47-48页 | | ·车牌定位算法 | 第48-52页 | | ·BP 神经网络的改进 | 第48-49页 | | ·粗糙集-神经网络模型 | 第49-50页 | | ·神经网络的学习算法 | 第50页 | | ·车牌定位 | 第50-52页 | | ·本章小结 | 第52-53页 | | 第五章 基于粗糙集理论车流量检测算法的设计 | 第53-69页 | | ·车辆视频检测算法设计 | 第53-62页 | | ·数学形态学理论基础 | 第53-55页 | | ·图像的检测 | 第55-57页 | | ·基于边缘提取的识别算法 | 第57-62页 | | ·基于粗糙集理论的视频图像分割 | 第62-66页 | | ·区域分割概述 | 第62-63页 | | ·基于变化检测和背景记录的视频分割 | 第63-66页 | | ·算法原理 | 第63页 | | ·视频对象分割算法实现 | 第63-66页 | | ·交通参数提取 | 第66-68页 | | ·虚拟线的设置 | 第66-67页 | | ·车流量检测的实现步骤 | 第67页 | | ·实验结果 | 第67-68页 | | ·本章小结 | 第68-69页 | | 第六章 结论 | 第69-71页 | | ·交通流量检测的总结 | 第69页 | | ·本课题的未来发展方向 | 第69-71页 | | 致谢 | 第71-72页 | | 参考文献 | 第72-75页 |
|
|
|
|
论文编号BS310848，这篇论文共75页
会员购买按0.35元/页下载，共需支付26.25元。 直接购买按0.5元/页下载，共需要支付37.5元 。 |
 |
 |
我还不是会员，注册会员！
会员下载更优惠!充值送钱！ |
我只需要这篇，无需注册！
直接网上支付，方便快捷！ |
|
|
|
版权申明：本目录由www.jylw.com网站制作，本站并未收录原文，如果您是作者，需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们，我们承诺24小时内删除。 |
|
|
广告服务