毕业论文 基于神经网络的车型识别算法研究及实现.doc
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毕业论文 基于神经网络的车型识别算法研究及实现,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：bp神经网络自动识别特征提取research of vehicle...
内容介绍
此文档由会员 ljjwl8321 发布
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：BP神经网络 自动识别 特征提取
Research of Vehicle Model Recognition Algorithm Based on Artificial Neural Networks
Author: Chen PeiFeng NO.:061403102
Supervisor: Wu ZhiPan
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 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 designed neural network can quickly and effectively identify car models.
Key words
BP neural network Automatic Identification Feature Extraction
目录
摘要 3
第一章 绪论 7
1.1 问题的提出 7
1.2 车型识别方法的研究现状 7
1.2.1 车型识别概述 8
1.2.2 国内主要车型识别方法 8
1.2.3 国外主要车型识别方法 9
1.2.4国内车型识别技术描述 10
1.2.5 惠州地区车型识别现状 12
1.3 本文所做的主要工作和论文组织 12
1.3.1 本文的主要工作 12
1.3.2 本文的论文组织 13
第二章 车型图像处理平台及相关理论知识 14
2.1 图像预处理的基本方法 14
2.1.1彩色图像的灰度化 14
2.1.2光照不均匀校正 14
2.1.3图像变换 15
2.1.4 图像平滑 15
2.1.5 图像锐化 16
2.2 图像分割与特征提取 17
2.2.1图像分割技术 18
2.2.2图像分割步骤 18
2.2.3图像特征提取类型 19
2.3 车型图像识别中的系统组成 20
2.4车型图像处理平台 22
2.4.1车型图像硬件平台 22
2.4.2车型图像的软件平台 22
2.5 本章小结 22
第三章 基于神经网络的车型识别 23
3.1 人工神经网络理论 23
3.1.1人工神经网络概述 23
3.2 BP神经网络 29
3.2.1 BP神经网络的原理 29
3.2.2 BP算法 30
3.2.3BP神经网络的性质分析 32
3.3BP神经网络分类器设计 33
3.3.1 网络结构 33
3.3.2 学习算法 34
3.4 实验结果 37
第五章：总结 39
参考文献 40
致谢 41
附录一 BP神经网络训练代码 42
附录二 英文参考文献原文 43
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：BP神经网络 自动识别 特征提取
Research of Vehicle Model Recognition Algorithm Based on Artificial Neural Networks
Author: Chen PeiFeng NO.:061403102
Supervisor: Wu ZhiPan
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 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 designed neural network can quickly and effectively identify car models.
Key words
BP neural network Automatic Identification Feature Extraction
目录
摘要 3
第一章 绪论 7
1.1 问题的提出 7
1.2 车型识别方法的研究现状 7
1.2.1 车型识别概述 8
1.2.2 国内主要车型识别方法 8
1.2.3 国外主要车型识别方法 9
1.2.4国内车型识别技术描述 10
1.2.5 惠州地区车型识别现状 12
1.3 本文所做的主要工作和论文组织 12
1.3.1 本文的主要工作 12
1.3.2 本文的论文组织 13
第二章 车型图像处理平台及相关理论知识 14
2.1 图像预处理的基本方法 14
2.1.1彩色图像的灰度化 14
2.1.2光照不均匀校正 14
2.1.3图像变换 15
2.1.4 图像平滑 15
2.1.5 图像锐化 16
2.2 图像分割与特征提取 17
2.2.1图像分割技术 18
2.2.2图像分割步骤 18
2.2.3图像特征提取类型 19
2.3 车型图像识别中的系统组成 20
2.4车型图像处理平台 22
2.4.1车型图像硬件平台 22
2.4.2车型图像的软件平台 22
2.5 本章小结 22
第三章 基于神经网络的车型识别 23
3.1 人工神经网络理论 23
3.1.1人工神经网络概述 23
3.2 BP神经网络 29
3.2.1 BP神经网络的原理 29
3.2.2 BP算法 30
3.2.3BP神经网络的性质分析 32
3.3BP神经网络分类器设计 33
3.3.1 网络结构 33
3.3.2 学习算法 34
3.4 实验结果 37
第五章：总结 39
参考文献 40
致谢 41
附录一 BP神经网络训练代码 42
附录二 英文参考文献原文 43
