车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分，近年来已成为国内外研究热点之一。提出了一种基于特征提取的车型识别方法。该方法首先对车辆图像进行预处理；然后通过图像边缘检测、图像纵横填充、图像修正方法进行车型特征值提取，得到车型分类特征字空间；最后利用BP 神经网络进行车型分类识别。实验结果表明，该方法高效可行，并对低质量和背景复杂图像有着良好的处理效果。

运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用。目前，大多数的分类方法识别率都不高，尤其是在医疗服务领域。为了提高行为活动的识别准确率，先利用稀疏局部保持投影降维，将实验的数据集进行特征约简得到最优的实验特征子集，再用随机森林集成分类器完成了人类行为识别。实验结果证明，该方法不仅明显地降低了实验的特征数量，而且提高了整体精确度。

本文研宄并实现了一个车牌自动识别系统，该系统由车牌定位模块、字符分割模块、卷积神经网络识别模块三个部分组成。首先本文主要利用Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ开发平台，搭建ＣＮＮ卷积神经网络，通过采集到的车牌图片训练神经网络，使得系统具有较好的车牌识别图片能力。其次在车牌识别的嵌入式系统硬件实现部分，本文具体研究了利用ＳＴＭ３２ＭＰ１５７嵌入式芯片搭建车辆识别嵌入式系统外围电路的设计与原理，以及如何利用ＳＴＭ３２ＣＵＢＥ－ＡＩ软件将训练好的ＣＮＮ神经网络部署到嵌入式平台中，实时进行车牌识别。最后通过试验得到了识别结果，并达到了预期的效果，分析出了相应的车牌号。本文的主要工作与创新之处总结如下：１．对车牌自动识别技术的发展现状做了全面深入的调研与总结概括，将其分为车牌定位、字符分割、字符识别、免分割车牌识别四个阶段。明确了每个阶段的主流方法以及它们的优缺点２．提出了基于ＣＮＮ卷积神经网络的车牌定位方案３．设计并实现了一个简便的嵌入式车牌自动识别系统，并使用自有的数据集对该系统进行了测试。系统在识别速度和识别准确率两方面都达到了符合预期的表现。实验结果表明，与其他单函数方法相比，卷积神经网络方法具有较高的精度和较低的漏测率。同时在图像识别精度和车牌定位精度上有很大的提高。此外，与现有车辆识别系统对比，本文提出的设计方案，在确保较高的准确率和识别率的同时大幅降低了整体方案的硬件成本。

一种自适应的手纹识别研究,一篇论文，主要讲解指纹和掌纹的综合自适应识别方法。

全国信息技术标委会2020年底发布的行业研究报告

首先，介绍了系统工作的原理，激光网格的两个主要作用是区域划分和尺寸测 量。为了实现这两个作用，研究了激光网格的标定和捕捉。而其捕捉通过鱼眼摄像 头实现，因此，研究了相机模型、畸变模型和相机的标定方法。 其次，研究了基于激光网格的图像处理方案，由于激光网格带来的图像分割和 轮廓增益的效果，简化了图像处理的过程。主要研究的算法包括图像的畸变矫正、 图像的鸟瞰变换、图像的预处理和图像的分割与特征提取。 然后，分析了现实生活中的泊车场景，对泊车位和障碍物的类型进行了整理。 研究了泊车位和障碍物识别的方法，针对本文所提出的基于激光装置的视觉方案 的特性，分别对障碍识别、有车位线标识和无车位线标识这两类车位识别进行了分析。 最后，设计了自动泊车系统的架构，提出了视觉处理器的图像处理策略，通过 模拟真实泊车场景进行了泊车位识别和障碍物识别实验，并对不同类型的障碍物 实验进行了分析。实验结果表明，该方案能够很好的实现车位中和路径中障碍物的 识别，并能有效的解决障碍物和环境背景颜色相近似这一难题。

永磁同步电机参数识别研究

煤岩识别对实现采掘面无人开采具有重要的意义。由于煤、岩石在纹理上的巨大差别,提出了基于图像纹理的煤岩识别研究。利用灰度共生矩阵(GLCM)分别对煤、岩石图像纹理进行特征提取,然后再应用RBF神经网络分析处理所得到的纹理特征数据,进而实现对煤岩的分类识别,通过验证,该方法准确率高,操作简单,值得推广。

基于深度学习的中文命名实体识别研究，介绍了几种识别方法

开题报告基于神经网络的车牌识别研究-开题.doc 开题报告。格式以及内容 希望对大家的毕业设计有帮助