文档介绍：扬州大学本科生毕业设计基于BP神经网络的车型识别摘要车型分类识别技术作为智能交通系统中的关键技术,对提高道路运输效率,改善车辆收费检测等方面有着重要的理论与现实意义。本文基于视频检测技术,首先通过图像预处理、车辆分割、轮廓提取得到车辆的轮廓图,从中获得车辆的外形几何参数,并做相关性分析,提取特征向量。然后利用提取的特征向量,构建BP神经网络的车型分类系统进行车型识别。主要研究内容包括:(1)车辆检测研究。本文采用一种基于背景差分的车辆分割方法,较好地解决了复杂交通情况下车辆的检测问题。(2)车型特征提取。根据车型分类的需要,分析了车型特征参数的选择问题,为车辆分类奠定了基础。本文最终选取了顶长比、顶高比、前后比作为特征向量。(3)车型分类研究。研究了基于BP神经网络的车型分类,通过选择合适的特征参数,获得了较高的分类正确率。应用效果与仿真结果表明,基于BP网络的车型分类技术的实时性、精确性和分类识别性能等关键指标得到明显的改善,达到系统设计的预期要求。同时,我们采取的方法具有提取的特征简单、量少,并且所构成的具有分类功能的BP网络简单、便于硬件实现、有利于BP网络的分类识别等优点。关键词:智能交通系统;车型识别;车辆检测;特征提取;workAbstractAsthekeytechnologyofIntelligentTransportationSystem(ITS),,thepaperbasedonvideodetectiondiscusseshowtogetthevehiclecontourmapthroughtheseoperationssuchasimagepre-processing,,:(1).(2),,topandheight,forwardandback.(3)-timequality,,ourapproachhasfollowingadvantages:Theextractedfeaturesaresimple,ountissmall,workposedbytheclassificationfunctionissimpleandeasytoimplementhardware,:ITS;VehicleRecognition;VehicleDetection;FeatureExtraction;work扬州大学本科生毕业设计目录第1章绪论...............................................................