复杂场景下的车牌检测识别系统研究与实现

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复杂场景下的车牌检测识别系统研究与实现

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复杂场景下的车牌检测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 研究意义与背景	第11页
1.2 相关领域研究综述	第11-14页
1.2.1 车牌检测算法	第12-14页
1.2.2 车牌识别算法	第14页
1.3 研究内容	第14-15页
1.4 主要创新工作	第15页
1.5 论文结构	第15-17页
第二章相关技术基础	第17-27页
2.1 常用车牌数据集	第17页
2.2 卷积神经网络	第17-21页
2.2.1 卷积层	第18-19页
2.2.2 池化层	第19-21页
2.2.3 全连接层	第21页
2.3 图片分类网络	第21-23页
2.3.1 AlexNet	第21-22页
2.3.2 VGG	第22-23页
2.3.3 ResNet	第23页
2.4 通用目标检测和文本检测算法	第23-24页
2.5 文本识别算法	第24-26页
2.5.1 CRNN算法	第24-26页
2.5.2 FOTS算法	第26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章车牌检测及矫正算法	第27-45页
3.1 基于RetinaNet的车牌检测算法	第27-39页
3.1.1 问题的提出	第27-28页
3.1.2 RetinaNet算法概述	第28-30页
3.1.3 基于Fuse-FPN的车牌检测算法	第30-35页
3.1.4 数据集	第35-36页
3.1.5 评价指标	第36页
3.1.6 实验结果	第36-39页
3.2 基于卷积神经网络的矫正算法	第39-44页
3.2.1 基于卷积神经网络的精确定位网络	第39-41页
3.2.2 数据集及实验环境	第41-42页
3.2.3 精确定位网络训练及实验结果	第42页
3.2.4 透视变换矫正	第42-44页
3.3 本章小结	第44-45页
第四章车牌识别及质量判断算法	第45-59页
4.1 车牌识别	第45-54页
4.1.1 车牌识别数据集	第45-47页
4.1.2 车牌识别算法详细设计	第47-49页
4.1.3 基于双分支的车牌识别	第49-50页
4.1.4 基于单分支和位置Attention的车牌识别	第50-51页
4.1.5 支持多种属性的车牌识别	第51-52页
4.1.6 实验环境及数据集	第52页
4.1.7 车牌识别评价指标及结果	第52-54页
4.2 车牌质量判断算法	第54-57页
4.2.1 实验环境及数据集	第54页
4.2.2 算法设计	第54-56页
4.2.3 测试指标及结果	第56-57页
4.3 本章小结	第57-59页
第五章车牌检测识别系统实现	第59-71页
5.1 基于视频流的车牌检测识别系统	第59-65页
5.1.1 系统总体设计	第59-62页
5.1.2 系统模块设计	第62-63页
5.1.3 系统测试	第63-65页
5.2 基于图片的车牌检测识别平台系统	第65-69页
5.2.1 系统总体设计	第65-67页
5.2.2 系统模块设计	第67-68页
5.2.3 系统测试	第68-69页
5.3 本章小结	第69-71页
第六章总结与展望	第71-73页
6.1 工作总结	第71页
6.2 未来展望	第71-73页
参考文献	第73-77页
致谢	第77-78页
攻读学位期间取得的研究成果	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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