基于图像分析的未系安全带自动检测方法研究

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基于图像分析的未系安全带自动检测方法研究

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基于图像分析的未系安全带自动检测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-16页
· 研究背景和意义	第11-12页
· 相关领域的研究现状	第12-14页
· 安全带识别研究综述	第14-15页
· 安全带自动识别技术难点	第14页
· 安全带自动识别系统设计思路	第14-15页
· 本论文主要研究的内容及结构	第15-16页
第2章数字图像处理理论基础	第16-34页
· 图像分割	第16-17页
· 基于阈值的分割方法	第17页
· 基于边缘的分割方法	第17页
· 图像二值化	第17-21页
· 最大类间方差法（Otsu法）	第18-19页
· 一维交叉熵值法	第19-21页
· 数学形态学	第21-25页
· 二值形态学	第22页
· 灰度数学形态学	第22-23页
· 模糊数学形态学	第23页
· 数学形态学的主要应用	第23-25页
· 图像边缘检测	第25-30页
· Roberts边缘算子	第25-26页
· Sobel算子	第26-27页
· Prewitt算子	第27-28页
· Canny算子	第28-30页
· 霍夫变换（Hough变换）	第30-33页
· 直线检测算法	第31-33页
· 圆检测算法	第33页
· 本章小结	第33-34页
第3章车牌定位和司机定位	第34-50页
· 车牌定位的算法简介	第34-36页
· 车牌类型和特征	第34-35页
· 现有的车牌定位算法的优缺点	第35-36页
· 图像预处理	第36-43页
· 灰度化和二值化	第36-40页
· 形态学闭操作和字符轮廓和外接矩形的检测	第40-42页
· 字符外接矩形的聚类	第42-43页
· 车窗的定位	第43-46页
· 司机人脸的定位	第46-48页
· 实验结果与分析	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第4章安全带检测	第50-62页
· 检测前的预处理	第50-55页
· 直方图均衡化	第50-51页
· 高斯平滑滤波	第51-53页
· Canny边缘检测和以方向盘为参考的二次检测	第53-55页
· 利用最小二乘法和概率hough变换相结合进行安全带检测	第55-60页
· 概率hough变换	第55-56页
· 最小二乘法	第56-58页
· 最小二乘法与概率hough变换的结合	第58-60页
· 特征向量的构造	第60页
· 实验结果与分析	第60-61页
· 本章小结	第61-62页
第5章 SVM的训练和安全带识别	第62-71页
· SVM介绍	第62页
· SVM的常用方法	第62-69页
· 线性情况	第62-66页
· 非线性情况	第66-67页
· 核函数及参数的选择	第67-68页
· 支持向量机训练过程	第68-69页
· SVM的训练和识别	第69页
· 实验结果与分析	第69-70页
· 本章小结	第70-71页
结论	第71-73页
参考文献	第73-77页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第77-78页
致谢	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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