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基于神经网络的集装箱字符识别的研究

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毕业论文范文题目：基于神经网络的集装箱字符识别的研究，论文范文关键词：基于神经网络的集装箱字符识别的研究
基于神经网络的集装箱字符识别的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来,随着信息技术和计算机技术的发展,为了使集装箱运输管理更加方便,人们越来越重视集装箱号码自动识别技术,并且这一技术在码头、火车站等场合得到了广泛的应用。例如：当集装箱卡车通过装有集装箱箱号检测系统的大门时,系统可以自动识别出集装箱号码,把系统识别的结果反馈给计算机系统,可以实现动态跟踪集装箱（此处忽略..）,这样也更方便管理。虽然集装箱识别系统的优点有很多,但是也存在不足。比如雨、油污、雾、集装箱表面的凹凸折纹等一些因素都会影响字符识别。在这些因素的影响下,集装箱的字符会发生畸变或缺失,让这个系统的识别率受到很大的影响。集装箱号码识别的关键技术主要由四个部分组成,包括号码区域定位、号码字符分割、字符（本文此处忽略..）特征提取和字符识别。本文对这四项技术分别进行了深入的研究,并取得了一些有意义的成果。在号码定位部分,根据先验知识,要先对图像进行预处理,图像的预处理有很多内容,本文主要介绍了图像的灰度化、对比度增强处理、二值化、滤波去噪、边缘检测以及数学形态学等方面的处理,最后得到号码的精确定位。在号码分割部分,（本文此处忽略..）为了有效的分割字符,本文采用垂直投影法对图像进行分割。对于存在粘连的字符,运用投影二值法来进行分割。在特征提取部分,可以采用的方法有很多,比如：逐像素特征提取法、骨架特征提取法、13点特征提取法等等。经过几种方法的比较,本文最终采用改进的粗网格特征提取法来提取字符的特征向量,这种方法可以得到局部特征和（略..）全局特征,很好的反映每个字符的特征。在字符识别部分,采用改进后的BP神经网络来对字符进行识别。本文设计了两个三层BP神经网络来分别识别集装箱中的数字和字母,避免相近字符的混淆,最终得到识别结果。本文在Matlab平台下对实验进行了仿真,实现了算法的基本功能,基本达到了实验的预期目标。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的集装箱字符识别的研究的介绍部分。

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