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智能交通雷达测速系统关键技术与应用研究

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智能交通雷达测速系统关键技术与应用研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第一章 绪论第13-22页
  1.1 论文研究背景及研究意义第13-15页
    1.1.1 研究背景第13-14页
    1.1.2 研究意义第14-15页
  1.2 智能交通雷达测速国内外研究现状第15-20页
    1.2.1 多普勒测速雷达研究现状第15-18页
    1.2.2 基于雷达测速智能交通研究现状第18-20页
  1.3 论文主要研究内容第20-22页
第二章 基于ART神经网络的车牌识别第22-44页
  2.1 引言第22-23页
  2.2 车牌图像自动获取第23-28页
    2.2.1 现役机动车牌照规格第24-25页
    2.2.2 车牌图像的拍摄第25-26页
    2.2.3 车牌图像的定位第26-28页
  2.3 车牌图像处理第28-33页
    2.3.1 车牌图像预处理第28-30页
    2.3.2 车牌图像倾斜矫正第30-32页
    2.3.3 车牌字符的分割第32-33页
  2.4 基于ART神经网络的车牌字符识别第33-41页
    2.4.1 ART1神经网络识别原理第34-37页
    2.4.2 改进型ART1网络第37-41页
  2.5 车牌识别结果及分析第41-42页
  2.6 本章小结第42-44页
第三章 基于增益控制的雷达测速精度优化研究第44-64页
  3.1 引言第44-45页
  3.2 雷达测速基本原理第45-49页
    3.2.1 多普勒测速基本原理第45-46页
    3.2.2 警用雷达测速原理第46-49页
  3.3 自动增益控制理论基础第49-54页
    3.3.1 自动增益控制基本模型第49-51页
    3.3.2 数字自动增益控制第51-54页
  3.4 基于数字闭环增益控制技术的谐波抑制第54-58页
    3.4.1 测速倍频误差的产生第54-55页
    3.4.2 倍频现象传统解决方法第55-57页
    3.4.3 基于数字闭环增益控制技术的倍频抑制第57-58页
  3.5 基于增益控制的角度误差降低第58-63页
    3.5.1 雷达测速角度测量误差的产生第58-60页
    3.5.2 基于自动增益控制的减小误差方法第60-62页
    3.5.3 增益控制误差减小使用实效第62-63页
  3.6 本章小结第63-64页
第四章 平板窄波束测速雷达设计研究第64-91页
  4.1 引言第64-65页
  4.2 平板窄波束雷达工作原理第65-67页
  4.3 平板窄波测速雷达关键组件理论分析第67-76页
    4.3.1 信号源理论分析第69-71页
    4.3.2 天线的理论分析第71-74页
    4.3.3 单平衡混频器理论分析第74-76页
  4.4 平板窄波束雷达设计制作第76-90页
    4.4.1 平板窄波雷达总体设计第76-77页
    4.4.2 平板窄波雷达核心电路设计第77-81页
    4.4.3 平板窄波雷达软件流程设计第81-87页
    4.4.4 平板窄波雷达主要技术参数第87-90页
  4.5 本章小结第90-91页
第五章 智能可变限速系统的其余几个关键技术研究第91-100页
  5.1 引言第91-92页
  5.2 基于R-T模型雨量采集周期动态变化技术第92-93页
  5.3 基于BP神经网络的自动可变限速技术研究第93-97页
    5.3.1 BP神经网络基本模型第93-95页
    5.3.2 基于BP神经网络限速仿真研究第95-97页
  5.4 雷达可变限速同步抓拍系统研究第97-99页
  5.5 本章小结第99-100页
第六章 智能交通雷达测速系统构建及应用第100-119页
  6.1 引言第100-101页
  6.2 智能可变限速雷达测速系统硬件构成第101-104页
  6.3 智能交通雷达测速系统软件配置第104-109页
  6.4 智能交通雷达测速系统使用操作流程第109-113页
    6.4.1 设置超速违法代码第109-110页
    6.4.2 设置道路名称及限速第110-111页
    6.4.3 设置道路方向第111-112页
    6.4.4 设置雷达工作参数第112-113页
  6.5 智能移动一体化雷达测速系统第113-116页
    6.5.1 一体化雷达测速设备结构第113-114页
    6.5.2 一体化设备安装与使用第114-116页
  6.6 智能交通雷达测速系统应用成效第116-118页
  6.7 本章小结第118-119页
第七章 总结与展望第119-122页
  7.1 论文总结第119-120页
  7.2 论文创新点第120-121页
  7.3 后续的研究工作即展望第121-122页
参考文献第122-129页
致谢第129-130页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第130-132页

本篇论文共132页,点击这进入下载页面
 
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