文档介绍：硕士学位论文原创性声明原创性声明本人声明, 所呈交的学位论文是本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, 除了论文中特别加以标注和致谢的地方外, 论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果, 也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名: 日期: 泌了年一卫三月丝日关于学位论文使用授权说明本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定, 即: 学校有权保留学位论文, 允许学位论文被查阅和借阅; 学校可以公布学位论文的全部或部分内容, 可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文; 学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。作者豁岭鱼导师狐批日· 2 丝年止月多硕士学位论文摘要摘要随着我国国民经济的不断发展, 交通管理在人们的经济、社会活动中已经变得越来越重要。人们对交通管理的层次、质量等问题也提出了越来越多的新要求, 目前我国交通管理主要是人工管理, 需要投入大量的人力、物力和财力, 而且已经越来越不适应现代化的交通管理的要求。因此, 如何对公路、城市交通、各类车辆收费站, 大型停车场等实现现代化管理就显得非常重要, 对其进行深入的研究有非常重要的实际意义。本文针对目前我国汽车车辆的交通收费的实际情况, 对车辆车型的一般识别方法和技术进行了较深入分析和研究, 主要研究结果如下: 首先, 论述了车型识别的研究背景和重要意义, 详细介绍了国内外研究现状及我国目前现有的识别车型方法; 指出了目前几种车型识别方法存在的缺陷和不足。论述了人工神经网络的理论基础、 B P 网络的基本结构, 并对几种典型的神经网络做了比较研究, 重点介绍了 B P 神经网络的结构、特性和数学算法描述; 为后续的车型识别做了很好的铺垫。其次, 本文按国家标准分析了各种不同的车辆形状, 抽象出了车辆的一般形状的“工”字形, 以车辆顶长作中垂线分下底长的前后比例数、顶长等作为参数, 通过大量的数据分析、处理, 并提取出特征参数, 对现有的车型识别技术进行了改进, 推导出车型的识别。构建出了一种合理的用于车辆识别的多层 B P 神经网络, 给出了网络的拓扑结构, 对网络进行了样本训练, 调整网络的权值和阀值, 最终能够达到最优识别效果, 同时把该 B P 神经网络运用到车型识别系统中, 取得了较好的效果。该方法综合了神经网络、模式识别等相关算法, 对车辆的目标轮廓进行整体识别, 达到了较高的识别率。最后, 运用数学工具 M A T L A B 7 . 0 实现了算法, 并对仿真结果进行了讨论, 同时利用 V i s u a 1 C + + 开发了一个基于 w i n d o w s 系列操作系统平台的车型识别系统, 实现了我们提出的识别算法, 取得了良好的实际效果。关键词: 交通管理, 汽车车型, 特征提取, 神经网络, 模式识别硕士学位论文 A B S T R A C T A B S T R A C T W i t h e o n t i n u o u s d e v e l o p m e n t o f o u r n a t i o n a l e e o n o m y ‘ t h e t r a n s P 0 r t a t i o n m a n a g e m e n t 1 5 g e tt i n g m o r e a n d m o r e i m P 。且 a n t i n t he P o s i t i o n s o f P e o P l e , 5 e e o n o m y a n d s o e i a l a e t i v i t y. M / e a l s o P u t f o r w a r d m o r e a n d m o r e n e w r e q u e s t o n t h e q u a l i t y a n d t h e L e v e l o f t r a n s P o r t a t i o n m a n a g e m e n t . T h e c 皿 e n t t r a n s P o r t a t i o n 1 5 m a i n l y a m a nu a l m a n a g e m e n t i n o u r c o u n t r y, w e n e e d t o d e v o t e a g r e a t d e a l o f m a n P o w e r , m a te r i a l r e s o u rc e s a n d f i n a n e i a l P o w e r s , a n d t h