基于神经网络的车牌自动识别系统研究



基于神经网络的车牌自动识别系统研究

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基于神经网络的车牌自动识别系统研究

论文目录
摘要	第1-8 页
Abstract	第8-10 页
第1章绪论	第10-16 页
· 课题的研究背景	第10-11 页
· 国内外研究现状	第11-13 页
· 车牌研究的技术特色	第13-14 页
· 论文的主要工作	第14-16 页
第2章图像的预处理	第16-34 页
· 图像的灰度化	第16-17 页
· 图像增强	第17-22 页
· 对比度增强	第17-18 页
· 直方图均化	第18-19 页
· 图像的滤波	第19-22 页
· 图像的二值化	第22-26 页
· 二值化方法介绍	第23-25 页
· 本文提出的二值化方法	第25-26 页
· 车牌图像背景色的统一	第26-27 页
· 图像的倾斜校正	第27-30 页
· 牌照上下边框和铆钉的去除	第30-31 页
· 车牌上下边框的去除	第30 页
· 车牌铆钉的去除	第30-31 页
· 方法探讨	第31-34 页
第3章车牌字符的分割	第34-39 页
· 图像的分割	第34-35 页
· 灰度门限法	第34-35 页
· 灰度门限的确定	第35 页
· 车牌分割简介	第35-36 页
· 本文采用的字符分割算法	第36-39 页
第4章车牌字符的识别	第39-49 页
· 字符识别的方法简介	第39-40 页
· 使用BP神经网络的字符识别	第40-47 页
· BP神经网络的基本结构	第40-41 页
· 标准BP学习算法	第41-43 页
· BP网络算法	第43-44 页
· 网络参数选择	第44-45 页
· BP神经网络算法的改进	第45-47 页
· BP算法的不足	第45-46 页
· BP算法的改进	第46-47 页
· 本系统神经网络的结构和设计	第47-49 页
· 实验样本的选择	第47 页
· 本系统神经网络的结构	第47-49 页
第5章车牌识别系统的研制	第49-54 页
· 系统的设计原则	第49-50 页
· 系统的结构和功能	第50-51 页
· 车牌识别系统的组成	第51 页
· 系统的硬件环境	第51 页
· 系统的软件环境	第51 页
· 实验结果与分析	第51-54 页
结论	第54-56 页
参考文献	第56-59 页
致谢	第59-60 页
附录A(攻读学位期间发表的学术论文)	第60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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