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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于卷积神经网络的车牌智能识别系统的设计与实现
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基于卷积神经网络的车牌智能识别系统的设计与实现
 
     论文目录
 
中文摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 选题背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究发展现状第10-14页
        1.2.1 车牌定位第11-12页
        1.2.2 字符分割第12-13页
        1.2.3 字符识别第13-14页
    1.3 论文的主要工作第14-15页
    1.4 论文的组织结构第15-17页
第二章 车牌定位算法第17-31页
    2.1 灰度边缘算法第17-21页
        2.1.1 灰度转换第17-18页
        2.1.2 边缘提取第18-19页
        2.1.3 二值化第19-21页
    2.2 彩色边缘算法第21-26页
        2.2.1 蓝白车牌第22页
        2.2.2 黄黑车牌第22-23页
        2.2.3 与灰度边缘算法的对比第23-24页
        2.2.4 彩色边缘阈值参数的作用第24-26页
    2.3 形态学分析第26-30页
        2.3.1 边缘密度二值图第27-29页
        2.3.2 连通分量分析第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 车牌分割算法第31-45页
    3.1 基于彩色抑制的灰度转换算法第32-34页
    3.2 精确重定位第34-36页
        3.2.1 行重定位第34-36页
        3.2.2 列重定位第36页
    3.3 基于连通分量分析的车牌分割算法第36-41页
        3.3.1 中国车牌字符分布第37页
        3.3.2 缺失一字符情况第37-39页
        3.3.3 缺失两字符情况第39-41页
    3.4 基于垂直投影的车牌分割算法第41-44页
        3.4.1 垂直投影分割算法第42-43页
        3.4.2 字符恢复算法第43页
        3.4.3 首字符分辨算法第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于卷积神经网络的车牌字符识别算法第45-64页
    4.1 传统卷积神经网络结构及不足第45-52页
        4.1.1 网络结构第45-47页
        4.1.2 卷积实现第47-52页
    4.2 简化卷积神经网络第52-53页
        4.2.1 网络模型第52-53页
    4.3 递归卷积神经网络第53-56页
        4.3.1 递归结构及递归过程第54-56页
    4.4 网络训练第56-63页
        4.4.1 误差定义第56-57页
        4.4.2 参数更新第57-61页
            4.4.2.1 Softmax层第57-59页
            4.4.2.2 隐层第59-60页
            4.4.2.3 卷积层第60-61页
        4.4.3 训练流程控制第61-62页
        4.4.4 初始化、正则惩罚项、Dropout及迭代衰减第62-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 实验结果与性能分析第64-74页
    5.1 定位实验第64-65页
    5.2 分割实验第65-66页
    5.3 车牌字符识别实验第66-72页
    5.4 系统性能分析第72-74页
第六章 总结与展望第74-76页
    6.1 工作总结与创新点第74-75页
    6.2 后续工作展望第75-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士学位期间科研论文第81-82页
致谢第82-83页

 
论文编号BS3380157,这篇论文共83
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