基于视觉检测的停车场车位自动识别技术研究



基于视觉检测的停车场车位自动识别技术研究

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基于视觉检测的停车场车位自动识别技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-19页
· 研究的背景和意义	第11-13页
· 研究背景	第11-12页
· 研究意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-16页
· 智能交通管理系统在国内外的发展现状	第13-14页
· 图像处理技术在国内外的发展	第14-15页
· 图像处理技术在车位识别中的应用	第15-16页
· 本文的主要研究内容和处理方法	第16-18页
· 本文的研究内容	第16-17页
· 本文的处理方法	第17-18页
· 本文的结构安排	第18-19页
第2章车位图像的预处理	第19-27页
· 图像预处理简介	第19页
· 图像灰度化	第19-20页
· 图像去噪	第20-23页
· 算法介绍	第20-21页
· 均值滤波	第21-22页
· 中值滤波	第22-23页
· 图像的二值化	第23-26页
· 全局迭代阈值法	第23-24页
· 类间方差法	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章停车位的检测统计及状态初始化	第27-35页
· 车位线区域的检测	第27-29页
· 图像分割的相关方法	第27-28页
· 本文采用的分割方法	第28-29页
· 车位的提取与个数统计	第29-33页
· 经典的Hough变换算法原理	第30页
· 利用Hough变换的车位线检测	第30-32页
· 车位线交点及位置的确立	第32-33页
· 车位初始状态的初始化	第33页
· 本章小结	第33-35页
第4章车位占用情况检测	第35-48页
· 常用的车位检测技术	第35-38页
· 基于传感器的车位实时检测	第35-36页
· 基于视频图像的车位检测	第36-38页
· 本文所用车位上的目标检测算法	第38-39页
· 车位状态的基本判据	第39-43页
· 车位状态检测算法的三种判据	第39-40页
· 车位状态三种判据的特征	第40-43页
· 一种改进的车位状态检测算法	第43-47页
· 改进算法的基本步骤	第43-44页
· 改进算法的检测结果	第44-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章车位状态的精确识别	第48-62页
· 国内车牌的规格和特征	第48-49页
· 车牌的定位	第49-53页
· 车牌的粗定位	第49-50页
· 车牌的精确定位	第50-53页
· 车牌的字符分割	第53-54页
· 车牌的字符识别	第54-56页
· 基于视觉检测的停车场车位自动识别系统	第56-60页
· 系统的硬件组成	第56页
· 系统的软件开发平台	第56-57页
· 系统的实现	第57-60页
· 检测效果分析	第60页
· 本章小结	第60-62页
结论	第62-64页
参考文献	第64-70页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第70-71页
致谢	第71-72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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