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基于深度学习的车辆特征识别系统研究与实现
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基于深度学习的车辆特征识别系统研究与实现
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 车辆特征识别的选题背景第11-12页
　　1.2 国内外车辆特征识别研究现状分析第12-13页
　　1.3 本文的主要研究内容和创新点第13-16页
　　　　1.3.1 论文主要研究内容第13-15页
　　　　1.3.2 论文创新点第15页
　　　　1.3.3 数据集来源第15-16页
　　1.4 本文的章节安排第16-17页
第二章 车辆特征识别重难点分析与相关理论介绍第17-27页
　　2.1 车辆特征识别重难点分析第17-19页
　　　　2.1.1 车牌定位重难点分析第17-18页
　　　　2.1.2 车牌倾斜校正重难点分析第18-19页
　　　　2.1.3 字符分割识别重难点分析第19页
　　2.2 图像处理理论第19-21页
　　　　2.2.1 仿射变换第19-20页
　　　　2.2.2 图像腐蚀第20页
　　　　2.2.3 图像膨胀第20-21页
　　2.3 特征分析方法第21-24页
　　　　2.3.1 HOG特征第21-22页
　　　　2.3.2 图像梯度特征第22-24页
　　2.4 特征识别方法第24-26页
　　　　2.4.1 SVM分类器第24-26页
　　2.5 本章小结第26-27页
第三章 车牌定位与车身区域获取第27-40页
　　3.1 国内车牌标准第27-28页
　　3.2 车牌定位原理与方案设计第28-31页
　　　　3.2.1 车牌定位原理第28-29页
　　　　3.2.2 车牌定位方案第29-31页
　　3.3 车牌候选区域获取第31-35页
　　　　3.3.1 水平梯度图像计算第31-32页
　　　　3.3.2 辅助图像计算第32-34页
　　　　3.3.3 车牌候选区域确定第34-35页
　　3.4 车牌误选区域筛选第35-39页
　　　　3.4.1 粗略筛选方案第36-37页
　　　　3.4.2 精细筛选方案第37-39页
　　3.5 车身区域获取第39页
　　3.6 本章小结第39-40页
第四章 车牌倾斜校正与字符分割第40-53页
　　4.1 车牌倾斜校正常用方法第40-41页
　　4.2 车牌倾斜校正第41-48页
　　　　4.2.1 车牌水平倾斜校正第41-43页
　　　　4.2.2 车牌水平倾斜校正对比实验分析第43-45页
　　　　4.2.3 车牌水平边框移除第45-46页
　　　　4.2.4 车牌垂直倾斜校正第46-48页
　　　　4.2.5 车牌垂直倾斜校正对比实验分析第48页
　　4.3 车牌字符分割第48-52页
　　　　4.3.1 车牌字符几何特征第49页
　　　　4.3.2 传统垂直投影车牌字符分割算法分析第49-50页
　　　　4.3.3 基于车牌特殊分界符的字符分割原理与方案第50-52页
　　　　4.3.4 字符分割对比实验分析第52页
　　4.4 本章小结第52-53页
第五章 车牌字符与车身颜色识别第53-68页
　　5.1 常用车牌字符识别算法第53-54页
　　5.2 卷积神经网络模型第54-55页
　　5.3 数据集准备第55-59页
　　　　5.3.1 插值算法第55-56页
　　　　5.3.2 汉字数据集第56-57页
　　　　5.3.3 字母数字数据集第57-58页
　　　　5.3.4 车身区域数据集第58-59页
　　5.4 车牌汉字识别第59-62页
　　　　5.4.1 卷积神经网络汉字识别模型第59-62页
　　　　5.4.2 汉字识别对比实验分析第62页
　　5.5 字母数字识别第62-66页
　　　　5.5.1 卷积神经网络字母数字识别模型第63-65页
　　　　5.5.2 字母数字识别对比实验分析第65-66页
　　5.6 车身颜色识别第66-67页
　　5.7 本章小结第67-68页
第六章 系统实现与结果分析第68-75页
　　6.1 车辆特征识别系统整体结构第68-69页
　　6.2 系统实现第69-70页
　　　　6.2.1 软件开发环境第69页
　　　　6.2.2 软件实现过程第69-70页
　　6.3 实现结果分析第70-74页
　　　　6.3.1 车牌定位实现结果分析第70-71页
　　　　6.3.2 车牌倾斜校正实现结果分析第71-72页
　　　　6.3.3 车牌字符分割实现结果分析第72-73页
　　　　6.3.4 车牌字符与车身颜色识别实现结果分析第73-74页
　　6.4 本章小结第74-75页
第七章 本文总结与展望第75-77页
　　7.1 本文工作总结第75-76页
　　7.2 下一步工作展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士期间取得的成果第82-83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。
 
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