毕业设计--基于神经网络的车型识别算法研究及实现（含外文翻译)

1、 毕毕 业业 论论 文文 中文题目：中文题目：基于神经网络的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现 英文题目：英文题目：Research of Vehicle Model Recognition Algorithm Based on Artificial Neural Networks 基于神经网络的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现 2 基于神经网络的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现 摘要摘要 本文将 BP 神经网络应用于汽车车型的自动识别，在简述车型图像预处理 和特征抽取的基础上，重点讨论神经网络学习算法的选取问题，采用

2、一种分阶段 的训练方法对三类车型的 36 对样本做训练和测试实验，实验结果表现所设计的 神经网络能快速有效地识别汽车车型。 关键词：关键词：BP 神经网络神经网络 自动识别自动识别 特征提取特征提取 基于神经网络的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现 3 Research of Vehicle Model Recognition Algorithm Based on Artificial Neural Networks Abstract BP neural network used in this paper, the automatic identification o

3、f vehicle models, a brief description of image preprocessing and feature extraction model based on focused selection of neural network learning algorithm, adopting a phased approach to the three types of training 36 cars to do the training and testing the sample experimental results show that the de

4、signed neural network can quickly and effectively identify car models. Key words BP neural network Automatic Identification Feature Extraction 基于神经网络的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现 4 目录目录 摘要摘要. 2 第一章 绪论. 6 1.1 问题的提出 . 6 1.2 车型识别方法的研究现状 6 1.2.1 车型识别概述 7 1.2.2 国内主要车型识别方法 7 1.2.3 国外主要车型识别方法 8 1.2.4 国内车型识别技术描述. 9 1.2.5 惠州地区车型识别现状 .11 1.3 本文所做的主要工作和论文组织 11 1.3.1 本文的主要工作 .11 1.3.2 本文的论文组织 12 第二章 车型图像处理平台及相关理论知识 . 13 2.1 图像预处理的基本方法 . 13 2.1.1 彩色图像的灰度化 13 2.1.2 光照不均匀校正 . 13 2.1.3 图像变换 14 2.1.4 图像平滑 .