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基于图像识别理论的智能交通系统关键技术研究

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基于图像识别理论的智能交通系统关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-25页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 基于图像识别理论的智能交通系统第14-16页
  1.3 智能交通系统中的图像识别相关技术研究现状第16-21页
    1.3.1 基于图像识别理论的智能泊车技术研究现状第16-18页
    1.3.2 基于图像识别理论的车牌识别技术研究现状第18-19页
    1.3.3 基于图像识别理论的车辆识别技术研究现状第19-21页
  1.4 本文的主要工作与研究成果第21-23页
  1.5 本文的整体结构安排第23-25页
第2章 图像识别基本方法及关键技术第25-41页
  2.1 图像识别方法的基本框架第25页
  2.2 图像预处理技术第25-31页
    2.2.1 彩色图像灰度化第26-27页
    2.2.2 灰度图像二值化第27-28页
    2.2.3 图像增强第28-29页
    2.2.4 图像去噪第29-30页
    2.2.5 图像分割第30-31页
  2.3 图像特征提取算法第31-35页
  2.4 图像分类算法第35-37页
    2.4.1 有监督分类方法第36-37页
    2.4.2 无监督聚类方法第37页
  2.5 计算机视觉基础理论第37-40页
  2.6 本章小结第40-41页
第3章 基于摄像机标定模型的智能泊车系统算法研究第41-83页
  3.1 智能泊车系统的基本框架第42-43页
  3.2 传统的智能泊车轨迹算法研究第43-48页
    3.2.1 阿克曼转向几何特性理论第43-44页
    3.2.2 侧方位泊车轨迹算法分析第44-47页
    3.2.3 垂直倒车轨迹算法分析第47-48页
  3.3 基于摄像机标定的智能泊车算法第48-72页
    3.3.1 传统摄像机标定算法第48-60页
    3.3.2 基于改进畸变模型及初值优化的摄像机标定算法第60-65页
    3.3.3 基于改进摄像机标定模型的智能泊车轨迹算法第65-72页
  3.4 实验结果与分析第72-82页
    3.4.1 采集帧率测试第72-74页
    3.4.2 泊车轨迹精度测试第74-82页
  3.5 本章小结第82-83页
第4章 车牌识别关键算法研究第83-111页
  4.1 车牌识别图像预处理算法研究第83-89页
    4.1.1 车牌图像增强处理第84-85页
    4.1.2 车牌图像去噪处理第85-89页
  4.2 基于多重分形维数的车牌图像二值化第89-92页
    4.2.1 差分盒子维数算法第89-90页
    4.2.2 差分盒子维数改进算法第90-91页
    4.2.3 基于改进差分盒分形维数的灰度图像二值化第91-92页
  4.3 基于边缘检测精度的车牌定位算法第92-95页
    4.3.1 基于传统Sobel算子的图像边缘检测算法第92-93页
    4.3.2 基于Sobel算子的图像边缘检测改进算法第93-94页
    4.3.3 基于Sobel算子的车牌精确定位改进算法第94-95页
  4.4 车牌字符校正分割算法第95-102页
    4.4.1 基于Radon变换字符校正的改进算法第95-97页
    4.4.2 基于垂直投影法的车牌单字符分割改进算法第97-100页
    4.4.3 基于车牌字符边框归一化的改进算法第100-102页
  4.5 基于改进隐马尔科夫模型的车牌字符识别算法第102-107页
    4.5.1 隐马尔可夫模型第102-103页
    4.5.2 改进隐马尔可夫模型第103-105页
    4.5.3 基于隐马尔科夫模型的鲁棒性特征提取第105-106页
    4.5.4 分类器的构造和实施第106-107页
  4.6 实验结果与分析第107-110页
    4.6.1 基于改进分形维数方法的二值化测试第107-108页
    4.6.2 基于EHMM车牌字符识别测试第108-109页
    4.6.3 多种车牌识别算法测试结果比较第109页
    4.6.4 本文算法评估第109-110页
  4.7 本章小结第110-111页
第5章 车辆识别关键技术研究第111-139页
  5.1 基于改进SIFT算子与BP网络相融合的车标识别算法第112-127页
    5.1.1 车标识别技术概述第112-114页
    5.1.2 车标特征描述子的构造第114-116页
    5.1.3 基于改进SIFT算法的车标特征提取第116-122页
    5.1.4 基于神经网络的车标识别算法第122-124页
    5.1.5 实验结果及分析第124-127页
  5.2 基于改进HOG特征与SVM分类器结合的车型识别算法第127-138页
    5.2.1 对HOG特征算法改进第127-129页
    5.2.2 基于改进HOG算法的车型图像特征提取第129-132页
    5.2.3 SVM模型训练第132-135页
    5.2.4 实验结果及分析第135-138页
  5.3 本章小结第138-139页
第6章 总结与展望第139-142页
  6.1 论文的基础性工作第139页
  6.2 论文的创新性工作第139-140页
  6.3 进一步的研究工作第140-142页
参考文献第142-166页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第166-169页
致谢第169页

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