基于bp神经网络的车牌识别

1、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 of vehicle models, a brief description of image preprocessing and feature extraction model based on。

2、数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显。
无 模型控制能有效地提高系统的实用性和鲁棒性。
因此，走向无模型控制是自动控 制发展的另一个重要方向。
在 1943 年，麦卡洛克和皮茨首次提出了脑模型，其最初动机在于模仿生物 的神经系统。
随着超大规模的集成电路（VISI） ，光电子学和计算机技术的发展， 人工神经网络（ANN）已引起更为广泛的注意。
近年来，给予神经控制的理论和 机理的进一步开发和应用。
尽管基于神经元多分控制能力比较有限，但由于神经 网络控制器具有学习能力、记忆能力、概括能力、并行处理能力和容错能力等重 要特性，仍然有许多神经网络控制器被设计出来，这类控制器具有并行处理、执 行速度快、鲁棒性好、自适应性强和适于应用等特点，广泛应用在控制领域。
神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法， 他比较适用于那些具 有不确定性或高度非线性的控制对象，并且较强的适应性和学习能力，他是智能 控制的一个重要分支， 对于自动控制来说， 神经网络具有自适应功能， 泛化功能， 非线性映射功能，高度并行处理功能等几方面优势，这使得神经网络成为当今一 个非常热门的交叉学科，广泛应用在电力、化工、机械。

3、sual C+中的图片处理的基本方法。
二、参考文献 1人工智能原理及其应用，王万森，电子工业出版社，2007. 2VC+深入详解，孙鑫，电子工业出版社，2006. 3人工神经网络原理, 马锐，机械工业出版社，2010. 4Visual C+数字图像处理典型案例详解，沈晶，机械工业出版社，2012. 5Application of Image Processing to the Characterization of Nanostructures， Manuel F. M. Costa，Reviews on Advanced Materials Science,2004. 三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数， 并根据课题性质对学生提出具体要求。
） 1、掌握 C+的基本概念和语法。
2、了解神经网络的基本原理。
3、完成 Visual C+中对于图像的预处理。
4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中车牌信息的识别，并对其性 能进行统计和总结。
指导教师（签字） 年 月 日 审题小组组长（签字） 年 月 日 天津大。

4、 日日 期期 2014.5.7 2014.5.7 学生诚信承诺书学生诚信承诺书 本人郑重承诺：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的 研究成果，也不包含为获得安阳师范学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
签名： 日期： 论文使用授权说明论文使用授权说明 本人完全了解安阳师范学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论 文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存论文。
签名： 导师签名： 日期： 第第 1 1 页页 基于基于 BP 神经网络的应用神经网络的应用 摘 要：神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热 点。
由于其具有良好的抽象分类特性现已应用于图像识别系统的研究和开发，并成。

5、置为 0，图像中的 黑点置为 1，这样就得到了 1525 的特征向量，这个特征向量记录的就是字符 的特征。
把这个特征向量送到 BP 网络中进行训练，得到了训练好的权值，把他 保存到“win.dat”和“whi.dat”中。
然后打开要识别的图片（即车牌） ，对图 像进行预处理后就可以识别了。
识别率也在 90%以上，表明该方法的有效性。
关键字：关键字：车牌识别；LPR；字符识别；特征提取； BP 神经网络； 本科毕业设计(论文) 第 II 页 AbstractAbstract For the discernment to the number plate character, this text applies BP neural network to the automatic discernment of the automobile number plate, on the basis that the number plate picture goes on in advance treated , is it use BP neural network method。