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车牌识别技术的研究及其在电子警察系统中的应用
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车牌识别技术的研究及其在电子警察系统中的应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-5 页
目录第5-8 页
第一章 绪论第8-16 页
　　· 引言第8-9 页
　　· 课题研究的目的和意义第9 页
　　· 课题简介第9-10 页
　　　　· 智能交通系统第9-10 页
　　　　· 电子警察系统第10 页
　　　　· 车牌识别技术第10 页
　　· 课题国内外研究现状第10-13 页
　　　　· 电子警察系统的研究现状第10-12 页
　　　　· 车牌识别算法研究现状第12-13 页
　　· 本论文的结构第13-14 页
　　· 作者体会及论文新意第14-15 页
　　· 作者工作完成情况第15-16 页
第二章 电子警察系统总体设计第16-29 页
　　· 引言第16 页
　　· 电子警察系统的设计目标第16-17 页
　　· 电子警察系统的总体设计第17-28 页
　　　　· 系统简介第17 页
　　　　· 系统的工作原理第17-19 页
　　　　· 系统硬件第19-21 页
　　　　· 系统软件第21-28 页
　　　　　　· 前端子系统第21-24 页
　　　　　　· 通讯子系统第24-25 页
　　　　　　· 中心管理子系统第25-28 页
　　· 系统特点第28-29 页
第三章 车牌识别理论基础第29-45 页
　　· 小波理论介绍第29-39 页
　　　　· 小波介绍第29-33 页
　　　　· Harr小波第33-35 页
　　　　· 多分辨率分析第35-38 页
　　　　· Mallat算法第38-39 页
　　· 数学形态学简介第39-41 页
　　· 神经网络原理介绍第41-45 页
　　　　· BP算法基本原理第41-43 页
　　　　· 改进的BP算法第43-45 页
第四章 车牌识别技术的研究第45-75 页
　　· 引言第45 页
　　· 车牌识别算法简介第45-50 页
　　　　· 车牌识别技术的难点第45-46 页
　　　　· 一般的车牌识别算法介绍第46-48 页
　　　　　　· 车牌定位第47 页
　　　　　　· 字符识别第47-48 页
　　　　· 一种改进的车牌识别算法第48-50 页
　　· 基于小波变换的车牌定位研究第50-60 页
　　　　· 小波分析在车牌定位中的应用第50-54 页
　　　　· 图像二值化第54-56 页
　　　　· 数学形态学的应用第56-57 页
　　　　· 车牌候选区域的提取第57-58 页
　　　　· 转换到HSI色彩空间定位车牌区域第58-60 页
　　　　· 总结第60 页
　　· 基于神经网络的字符识别研究第60-75 页
　　　　· 字符二值化第61-62 页
　　　　· 字符倾斜度调整第62-64 页
　　　　· 基于投影法的车牌字符分割以及大小规一化第64-65 页
　　　　· 基于改进BP神经网络的字符识别第65-75 页
　　　　　　· 字符识别总体设计第65-66 页
　　　　　　· 字符特征的提取第66-68 页
　　　　　　· BP神经网络的设计第68-74 页
　　　　　　· 字符识别测试结果第74-75 页
第五章 基于C++语言的车牌识别模块实现第75-81 页
　　· 系统需求分析第75 页
　　· 系统设计方案及编程工具选择第75-76 页
　　· 具体实现第76-81 页
　　　　· 位图类的设计第76-77 页
　　　　· 中间层的设计第77-78 页
　　　　· 数字图像处理算法库的设计第78-81 页
第六章 应用实例第81-88 页
第七章 结论第88-89 页
参考文献第89-94 页
附录 小波变换源程序第94-96 页
致谢第96-97 页
攻读硕士学位期间发表的论文第97 页

本篇论文共97页，点击这进入下载页面。
 
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