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基于支持向量机和深度学习的车牌识别技术研究

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基于支持向量机和深度学习的车牌识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 研究内容与论文结构第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第2章 车牌定位算法研究第15-41页
    2.1 常见的车牌定位方法第15-17页
        2.1.1 基于车牌边缘特征的定位方法第15-16页
        2.1.2 基于车牌颜色特征的定位方法第16-17页
    2.2 基于边缘、颜色和文字结合的车牌定位第17-40页
        2.2.1 边缘特征法第17-27页
        2.2.2 颜色特征法第27-33页
        2.2.3 文字特征法第33-40页
    2.3 本章小结第40-41页
第3章 SVM模型的有效车牌判断方法研究第41-55页
    3.1 基础知识第41-45页
        3.1.1 逻辑回归第41-43页
        3.1.2 支持向量机第43-44页
        3.1.3 一类和多类SVM第44-45页
    3.2 SVM训练和测试第45-50页
        3.2.1 学习数据第46页
        3.2.2 数据标签第46-48页
        3.2.3 数据分组及训练第48-49页
        3.2.4 数据测试及评价指标第49-50页
    3.3 车牌定位测试第50-53页
        3.3.1 包含多张车牌的定位第50页
        3.3.2 夜间车灯照射下的定位第50-51页
        3.3.3 车牌自身存在污渍且车牌颜色和车身颜色相近时的定位第51页
        3.3.4 大雾天气时的定位第51-52页
        3.3.5 冰雪天气时的定位第52页
        3.3.6 车牌拍摄角度存在偏斜的定位第52-53页
    3.4 实验结果及分析第53-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第4章 车牌字符分割算法研究第55-66页
    4.1 常见的字符分割方法第55-57页
        4.1.1 基于模板匹配的字符分割方法第55页
        4.1.2 基于垂直投影的字符分割方法第55-56页
        4.1.3 基于先验知识的字符分割方法第56-57页
    4.2 基于车牌字符轮廓和先验知识的字符分割方法第57-65页
        4.2.1 车牌预处理第57-60页
        4.2.2 车牌字符分割第60-63页
        4.2.3 车牌字符归一化第63-65页
    4.3 实验结果及分析第65页
    4.4 本章小结第65-66页
第5章 车牌字符识别算法研究第66-86页
    5.1 深度学习工具及部署第66-68页
        5.1.1 深度学习框架的选择第66-67页
        5.1.2 运行环境部署第67-68页
    5.2 基于传统人工神经网络的字符识别第68-73页
        5.2.1 M-P模型第68页
        5.2.2 感知器第68-70页
        5.2.3 BP神经网络第70-73页
    5.3 基于深度学习的字符识别第73-79页
        5.3.1 卷积神经网络的结构第73-74页
        5.3.2 卷积层第74-75页
        5.3.3 池化层第75页
        5.3.4 全连接层第75页
        5.3.5 卷积神经网路参数的整定第75-79页
        5.3.6 LeNet-5模型改进第79页
    5.4 实验结果及分析第79-85页
    5.5 本章小结第85-86页
结论第86-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-93页
攻读学位期间取得学术成果第93页

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