本文为布拉格捷克理工大学（作者：Vladislav J′asek）的硕士论文，共73页。

本文研究了运动场景中的车牌检测问题。本文总结了目前解决这一问题的一些方法。介绍了几种最新的跟踪检测技术，提出了解决这一问题的检测框架。描述了实际的实现方法，并进行了实验评估。

This thesis deals with the problem oflicense plates detection in moving scene. Some of the current approaches to theproblem are summarized in this thesis. Several state-of-the-art techniques oftracking and detection are introduced and detection framework solving theproblem is proposed. Practical implementation is described and experimentallyevaluated.

1. 基础知识

1.1 图像处理

1.2 图像转换为灰度图

1.3 数据挖掘

1.4 空间域索引算法

2 分析

2.1 典型ALPR系统

2.2 车牌检测

2.3 车辆检测

2.4 Viola-Jones算法

2.5 HOG检测器

2.6 Lucas-Kanade光流跟踪器

2.7 跟踪学习检测

3 实现方案

3.1 获取样本数据

3.2 检测框架结构概述

3.3 预处理

3.4 匹配

3.5 对象类别

3.6 跟踪器

4. 具体实现

4.1 使用案例

4.2 需求

4.3 使用的技术

4.4 检测器学习阶段

4.5 Car

4.6 CarTracker

4.7 QuadTree

5. 测试

5.1 Car

5.2 CarTracker

5.3 QuadTree

6 实验结果

6.1 测试指标

6.2 程序设置

6.3 公路

6.4 单个目标

6.5 隧道

6.6 夜间追逐

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