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基于卷积神经网络的车牌识别技术研究

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基于卷积神经网络的车牌识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 课题研究背景第11-12页
  1.2 车辆牌照识别的研究现状第12-13页
  1.3 卷积神经网络在图像识别领域的研究现状第13-14页
  1.4 车牌识别难点第14-15页
  1.5 课题主要研究内容第15-17页
第二章 卷积神经网络第17-24页
  2.1 卷积神经网络的特点第17-18页
  2.2 卷积神经网络结构第18-19页
  2.3 卷积神经网络的训练第19-23页
    2.3.1 学习规则第19-20页
    2.3.2 数据预处理第20页
    2.3.3 训练方式第20-21页
    2.3.4 权值初始化第21-22页
    2.3.5 收敛条件第22页
    2.3.6 学习率第22-23页
  2.4 本章小结第23-24页
第三章 车牌定位第24-36页
  3.1 车牌特征第24-25页
  3.2 图像的预处理第25-26页
    3.2.1 彩色图像灰度化第25页
    3.2.2 图像的平滑滤波第25-26页
  3.3 常用的车牌定位算法第26-30页
    3.3.1 基于形态学的车牌定位算法第26-27页
    3.3.2 基于边缘信息的车牌定位算法第27-28页
    3.3.3 基于颜色空间的车牌定位第28-29页
    3.3.4 基于机器学习的车牌定位第29-30页
  3.4 基于颜色信息与边缘信息的车牌定位第30-33页
  3.5 实验结果第33-35页
    3.5.1 测试数据第33-34页
    3.5.2 算法结果比较第34-35页
  3.6 本章小结第35-36页
第四章 车牌校正与字符分割第36-49页
  4.1 车牌的二值化第36-37页
  4.2 车牌倾斜校正第37-42页
    4.2.1 车牌倾斜的情况第37-39页
    4.2.2 车牌的水平校正第39-40页
    4.2.3 去除车牌的水平边框第40-41页
    4.2.4 车牌的垂直校正第41-42页
  4.3 字符分割第42-46页
    4.3.1 常用的字符分割算法第43-44页
    4.3.2 改进的垂直投影字符分割算法第44-46页
  4.4 实验对比第46-48页
    4.4.1 测试数据第46页
    4.4.2 算法结果比较第46-48页
  4.5 本章小结第48-49页
第五章 基于卷积神经网络的字符识别第49-62页
  5.1 卷积神经网络在字符识别中的应用第49-50页
  5.2 LeNet-5 简介第50-52页
  5.3 ILeNet-5 网络第52-56页
    5.3.1 ILeNet-5 的几个关键点第52-54页
    5.3.2 ILeNet-5 的具体结构第54-56页
  5.4 基于ILeNet-5 的车牌识别算法描述第56-57页
  5.5 ILeNet-5 的训练第57-59页
    5.5.1 训练集的选取第57-58页
    5.5.2 ILeNet-5 训练方式第58页
    5.5.3 ILeNet-5 的收敛第58-59页
  5.6 实验对比第59-61页
  5.7 本章小结第61-62页
第六章 车牌识别效果第62-72页
  6.1 车牌识别系统简介第62页
  6.2 系统识别效果第62-71页
    6.2.1 正常情况下的车牌识别第63-64页
    6.2.2 阴雨天的车牌识别第64-66页
    6.2.3 泥土遮挡情况下的车牌识别第66-69页
    6.2.4 车牌模糊情况下的识别结果第69-71页
  6.3 本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-74页
  7.1 内容总结第72页
  7.2 研究展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页

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