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基于深度学习的污损车牌检测与识别关键技术研究

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基于深度学习的污损车牌检测与识别关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-21页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-19页
    1.2.1 深度学习理论概述第11-14页
    1.2.2 车牌识别研究现状第14-19页
  1.3 本文研究内容第19-20页
  1.4 本文组织结构第20-21页
第2章 车牌定位与修复算法第21-42页
  2.1 我国车牌种类及特征第21-22页
  2.2 车辆图像预处理第22-26页
    2.2.1 图像增强处理第23-25页
    2.2.2 灰度化处理第25-26页
  2.3 基于MSER和LPL-CNN的车牌定位第26-34页
    2.3.1 车牌定位算法及其局限性第26-28页
    2.3.2 基于MSER的车牌粗定位第28-30页
    2.3.3 车牌图像倾斜校正第30页
    2.3.4 基于LPL-CNN的车牌精定位第30-34页
  2.4 基于纹理块与梯度特征的车牌修复第34-41页
    2.4.1 图像修复算法及其局限性第34-36页
    2.4.2 车牌图像预处理第36-37页
    2.4.3 基于纹理块与梯度特征的车牌修复第37-41页
  2.5 小结第41-42页
第3章 基于LPR-CNN和BiRNN的车牌识别第42-53页
  3.1 车牌识别算法及其局限性第42-44页
  3.2 图像预处理第44页
  3.3 基于LPR-CNN的特征序列生成第44-47页
    3.3.1 本文LPR-CNN网络设计第44-46页
    3.3.2 图像特征序列生成第46-47页
  3.4 基于BiRNN和CTC的车牌字符串生成第47-52页
    3.4.1 BiRNN网络结构概述第47-49页
    3.4.2 车牌特征序列标注第49-51页
    3.4.3 基于CTC的车牌字符串生成第51-52页
  3.5 小结第52-53页
第4章 实验结果及分析第53-74页
  4.1 实验准备第53-59页
    4.1.1 实验软硬件环境第53-54页
    4.1.2 实验数据集第54-55页
    4.1.3 神经网络训练策略第55-57页
    4.1.4 评价指标第57-59页
  4.2 车牌定位结果分析第59-64页
    4.2.1 MSER粗定位算法实验与结果分析第59-60页
    4.2.2 LPL-CNN精定位实验与结果分析第60-63页
    4.2.3 车牌定位综合实验与结果分析第63-64页
  4.3 车牌修复结果分析第64-66页
  4.4 车牌识别结果分析第66-69页
  4.5 车牌识别原型系统第69-73页
    4.5.1 原型系统设计第70-71页
    4.5.2 测试结果及分析第71-73页
  4.6 小结第73-74页
第5章 总结与展望第74-76页
  5.1 本文工作总结第74-75页
  5.2 未来工作展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-83页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目第83-84页
附录A第84-85页
附录B第85-86页

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