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基于matlab的汽车车牌识别系统的设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 课题背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 本章小结第14-15页
第2章 相关技术分析第15-21页
    2.1 深度学习介绍第15页
    2.2 卷积神经网络概述第15-16页
    2.3 卷积神经网络推导及实现第16-17页
        2.3.1 卷积层第17页
        2.3.2 子采样层第17页
    2.4 卷积神经网络结构第17-19页
        2.4.1 稀疏连接第18-19页
        2.4.2 权值共享第19页
    2.5 卷积神经网络的训练第19-20页
    2.6 本章小结第20-21页
第3章 车牌图像处理第21-37页
    3.1 车牌特征简介第21页
    3.2 图像的预处理第21-22页
        3.2.1 彩色图像灰度化第21-22页
        3.2.2 图像的平滑滤波第22页
    3.3 常用的车牌定位算法第22-26页
        3.3.1 基于形态学的车牌定位算法第22页
        3.3.2 基于边缘信息的车牌定位算法第22-24页
        3.3.3 基于颜色空间的车牌定位第24-25页
        3.3.4 基于机器学习的车牌定位第25-26页
    3.4 基于颜色信息与边缘信息的车牌定位第26-29页
    3.5 车牌的二值化第29-30页
    3.6 车牌倾斜校正第30-34页
        3.6.1 车牌倾斜的情况第30-31页
        3.6.2 车牌的水平校正第31-32页
        3.6.3 去除车牌的水平边框第32-33页
        3.6.4 车牌的垂直校正第33-34页
    3.7 字符分割第34-36页
        3.7.1 常用的字符分割算法第34-35页
        3.7.2 改进的垂直投影字符分割算法第35-36页
    3.8 本章小结第36-37页
第4章 基于卷积神经网络的字符识别第37-44页
    4.1 卷积神经网络在字符识别中的应用第37页
    4.2 LeNet-5简介第37-39页
    4.3 ILeNet-5网络第39-41页
        4.3.1 ILeNet-5的几个关键点第39-40页
        4.3.2 ILeNet-5的具体结构第40-41页
    4.4 ILeNet-5的训练第41-43页
        4.4.1 训练集的选取第42页
        4.4.2 ILeNet-5训练方式第42页
        4.4.3 ILeNet-5的收敛第42-43页
    4.5 本章小结第43-44页
第5章 车牌识别效果与测试分析第44-51页
    5.1 车牌识别系统简介第44页
    5.2 系统识别效果第44-47页
    5.3 系统测试分析第47-50页
        5.3.1 测试计划第47-48页
        5.3.2 测试平台搭建第48页
        5.3.3 测试分析第48-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-53页
    6.1 论文总结第51页
    6.2 展望第51-53页
参考文献第53-60页
感谢第60-61页

 
 
论文编号BS4084983,这篇论文共61
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