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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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