1. 毕业设计（论文）主要目标：
学习bp神经网络的基本概念和算法过程，学习如何一步步推导bp算法的公式流程。
研究bp神经网络作用于车牌识别的训练方法，通过maltab进行车牌识别的过程模拟，并结合bp神经网络对字符识别进行实验分析。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
在现代交通背景下，车牌识别技术正发挥着至关重要的作用。因为应用领域日趋广泛，对于车牌识别进行研究的人员众多，使得该技术在近几年的发展突飞猛进。本文叙述内容为：介绍车牌识别流程。因为车牌识别对于环境十分苛刻，在预处理阶段需要对图像进行灰度变换、以及图像滤波等处理。其次，本文列举了常用的车牌定位和字符分割方法，分析各个方法的特点和不足，字符分割的部分按照两个字符之间的最大间距作为参考标准，若最大间距大于某个值时，则进行分割处理，依靠BP神经网络对单个字符进行识别，最后通过使用Matlab进行了模拟仿真实验。
3. 主要参考文献
[1]鹿琛, 王姗珊. 基于BP神经网络的车牌字符识别方法[J]. 山东农业大学学报（自然科学版）, 2017(1).
[2]张娜, 韩美林, 王园园, 基于改进的BP神经网络的车牌识别技术研究[J]. 计算机与数字工程, 2018, 46(10):161-164 177.
[3]黄辰阳. 基于图像处理的车牌识别方法研究[D].
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