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深度学习算法在车牌识别系统中的应用

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深度学习算法在车牌识别系统中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-19页
  1.1 研究背景与意义第14页
  1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.2.1 车牌识别系统的研究现状第14-15页
    1.2.2 深度学习算法的研究现状第15-17页
      1.2.2.1 图像识别第16页
      1.2.2.2 语音识别第16-17页
  1.3 本文研究内容与结构安排第17-19页
第二章 深度学习算法对比分析第19-28页
  2.1 深度学习概述第19-22页
    2.1.1 深度置信网络第20-22页
    2.1.2 堆栈自编码网络第22页
  2.2 卷积神经网络第22-26页
    2.2.1 典型结构第23-25页
    2.2.2 训练算法第25-26页
  2.3 对比分析第26-27页
    2.3.1 深度置信网络特点第27页
    2.3.2 堆栈自编码网络特点第27页
    2.3.3 卷积神经网络特点第27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 车牌定位算法研究第28-47页
  3.1 国内车牌的规格和特点第28-29页
  3.2 常见的车牌定位算法第29-31页
    3.2.1 基于颜色特征的定位算法第30页
    3.2.2 基于边缘特征的定位算法第30页
    3.2.3 基于机器学习的定位算法第30-31页
  3.3 本文的定位算法第31-45页
    3.3.1 本文算法的适用范围第31-32页
    3.3.2 预处理相关算法第32-35页
    3.3.3 基于边缘特征的候选区域提取第35-38页
    3.3.4 基于颜色特征的车牌候选区域提取第38-40页
    3.3.5 基于Alex Net模型的候选区域判定第40-45页
      3.3.5.1 网络结构第40-42页
      3.3.5.2 网络修改和训练第42-43页
      3.3.5.3 样例测试第43-45页
  3.4 算法测试和性能分析第45-46页
  3.5 本章小结第46-47页
第四章 车牌字符分割算法研究第47-57页
  4.1 常见的字符分割算法第47-48页
    4.1.1 基于垂直投影的分割算法第47-48页
    4.1.2 基于模板匹配的分割算法第48页
    4.1.3 基于聚类分析的分割算法第48页
  4.2 本文的字符分割算法第48-55页
    4.2.1 预处理第49-53页
      4.2.1.1 倾斜校正第49-50页
      4.2.1.2 二值化第50-51页
      4.2.1.3 去边框第51-52页
      4.2.1.4 垂直调整第52-53页
    4.2.2 字符分割第53-55页
  4.3 算法测试与性能分析第55-56页
  4.4 本章小结第56-57页
第五章 车牌字符识别算法研究第57-66页
  5.1 常见的车牌字符识别算法第57-59页
    5.1.1 基于模板匹配的识别算法第57-58页
    5.1.2 基于特征统计的识别算法第58页
    5.1.3 基于机器学习的识别算法第58-59页
  5.2 本文的字符识别算法第59-65页
    5.2.1 LeNet-5网络结构第59-61页
    5.2.2 模型改进第61-62页
    5.2.3 网络训练第62-63页
    5.2.4 样例测试第63-65页
  5.3 算法测试与性能分析第65页
  5.4 本章小结第65-66页
第六章 系统设计与实现第66-75页
  6.1 系统设计第66-71页
    6.1.1 硬件组成第66-69页
    6.1.2 软件组成第69-71页
  6.2 系统实现第71-72页
  6.3 系统性能测试第72-74页
  6.4 本章小结第74-75页
第七章 结论第75-77页
  7.1 本文主要贡献第75页
  7.2 下一步工作展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻硕期间取得的研究成果第81-82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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