1、“.....在众多环境中，特征提取神经网络构建就是整个识别的核心。特征提取必须能够反映整个字符的特征，神经网络的输入是字符的特征向量，输出结果是文本格式的字符信息。最直接的字符识别方法是模板匹配法，其原理是计算输入模式和样本间的相似性，大学本科生毕业设计论文取相似程度最大的作为输入模式类别种属。我国现有车牌由七个字符组成，车牌的标准格式为,其中为各省自治区和直辖市的简称，为字母，代表了车牌所属的市，为字母和阿拉伯数字的组合。根据我国车牌的特点，建立汉字数字和字母模板库，采用汉字库，采用字母库，采用数字库和字母库。最小欧式距离法是模板匹配法的基本算法，最小欧式距离法即对任意个原型，计算它与待匹配字符的欧式距离，，找到最小的，其对应的就是识别出的字符。二维图像的模板匹配算法具体操作如下,当,时当时式和是输入字符的自相关函数，且当时成立时会在,处出现主峰，在另外的标准字符处出现副峰，然后根据选用的函数对主峰和副峰进行鉴别，图像与模板匹配的函数为,其中,为互相关算子，为待检测信号，为待检测的子图，为模板......”。

2、“.....并用上述相似度式子来计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，最相似的就是匹配结果，从而判断并识别出待识别的结果。图数字字符库大学本科生毕业设计论文图字母库和部分汉字库本章小结本章通过图像预处理车牌定位以及分割字符分割和识别为最终的车牌识别做了充分的准备工作，其效果直接影响到最终提取车牌号码的效果。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第四章设计结果与分析设计结果本次课程设计选用的车牌图片是湘，通过编程实现对图片的每步处理，最终获得的结果如下图所示图识别结果图设计分析车牌自动识别的效果主要取决于系统前期图像预处理是否得当。对边缘检测处理后的图像进行方向的像素点统计来确定车牌位置对分割出的车牌进步处理去掉细小的杂色点，留下白色的字符以及黑色的背景，这是字符分割前的关键步骤进行字符分割得到七个字符，再将字符归化处理，进行模板匹配。整个系统使用编程实现，可直接调用函数，不仅有效的缩短了实验时间还降低了变异的难度。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第五章总结与展望总结本次设计通过在软件中编写程序并经过仔细的调试和反复研究从而解决了大部分的问题......”。

3、“.....。在整个编写程序的过程中，主要以车牌处理的基本步骤为指导，处理过程中关键在于各个处理环节的有效衔接，不仅要灵活的将语言和语言的有效融合，还要求能熟练掌握的运行环境和操作界面，才能很好地实现整个系统的功能。本次毕业设计知识初涉车牌识别功能，并没有考虑在各种不同外界环境下的车牌识别的处理，因此还存在需要改进的地方。目前本车牌自动识别系统还有待改善的地方如下只实现了静止车牌的识别，对动态车牌识别没有研究。没有考虑外部环境对车牌造成的污染影,行方向合理区域,定位剪切后的彩色车牌图像,,,输入个定位二位字母识别第三位以后是字母或数字识别字符模板以上相当于两幅图相减得到第三幅图大学本科生毕业设计论文切割出最小范围大学本科生毕业设计论文方向上的像素统计图图车牌分割的结果字符的识别车牌上的字符共有七个，第个是汉字，其余的为数字和字母，理想情况下，数字和字母是连通域，汉字也能利用它的位置和太小信息完成连通域的合并。大学本科生毕业设计论文字符的分割在汽车车牌自动识别过程中，字符分割对字符的识别具有承前启后的作用。它以前期车牌定位为基础，再进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别......”。

4、“.....因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。在分割之前首先对图像进行针对性的处理，即要对图像进行二值化处理，它的实质是将图像中的每个像素按照定规则进行分类，也就是将图像转化成只有个等级黑白的二值图像。字符分割可采用垂直投影法。由于字符块在垂直方向上的投影必然在字符间的间隙处取得局部最小值，因此字符的正确分割位置应该在上述最小值附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式字符尺寸限制和其他些条件。垂直投影法处理过程是，对已切割出来的车牌在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第个投影值部位的坐标可是为首字符的左边界，从该坐标向右检测到的第个投影值为的坐标可是为首字符的右边界，其余字符的边界坐标相同处理可得。图字符识别前的预处理图大学本科生毕业设计论文图字符的分割结果字符的识别车牌字符识别目前最常用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。模板匹配是种最经典最直接的模式识别方法，先对待识别字符进行二值化，并归化为模板的大小，最后选最佳的匹配作为分类结果......”。

5、“.....识别能力低，任何有光光照字符清晰和大小的变化都会影响模板匹配的正确率。神经网络理论自世纪中叶提出以来，取得了系列的研究成果。近年来，随着非线性科学和计算机技术的发展，关于神经网络理论的研究进入个新的高潮。其应用已经渗透到各个领域，并且取得了巨大的进步。神经网络所具有的信息分布式存储大规模自适应并行处理以及高度的容错性等是它们用于模式识别的基础，特别是其具有学习能力和容错能力，对不确定模式识别具有独到之处。用神经网络进行字符识别，主要有两种方法。首先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征训练神经网络。这种网络的识别效果与字符特征的提取有关，而字符的特征提取往往耗时较长。充分利用神经网络的特点，直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别。这种网络互联较多，待处理信息量较大。神经网络识别法具有抗噪声容错自学习能力强自适应好等优点融预处理和识别于体，识别速度非常快，因而受到研究者的青睐，应用在车辆牌照识别系统技术中。其识别原理图如下所示,嵌入对象无效。图神经网络识别原理图字符识别部分般分为预处理特征提取和神经网络构件组成，其中预处理就是试将原始数据中的无用信息删除......”。

6、“.....电源检测位和单线接口高速暂存存储器温度传感器位发生器存储器与控制逻辑内部上限触发器下限触发器配置寄存器图的内部结构图共有两种形态的存储器资源，它们分别是只读存储器，用于存放编码，其前位是单线系列编码的编码是，后面位是芯片唯的序列号，最后位是以上的位的码冗余校验。数据在出产时设置不由用户更改。共位。数据暂存器，用于内部计算和数据存取，数据在掉电后丢失，共个字节，每个字节为位。第个字节是温度转换后的数据值信息，第个字节是用户常用于温度报警值储存的镜像。在上电复位时其值将被刷新。第个字节则是用户第个的镜像。第个字节为计数寄存器，是为了让用户得到更高的温度分辨率而设计的，同样也是内部温度转换计算的暂存单元。第个字节为前个字节的码。非易失性记忆体，用于存放长期需要保存的数据，上下限温度报警值和校验数据，共位，并在都存在镜像，以方便用户操作。温度传感器的接线方式和内部原理如图所示图温度传感器的接线方式图温度信号的提取温度传感器的核心功能是能够迅速的将温度值直接转换成对应的或者位的二进制数字信号，相应的增益分别为,,和......”。

7、“.....默认情况下是将温度值转换成对应的位二进制值。温度传感器在开始测量温度时，首先由软件向其设定工作状态的寄存器中写入控制命令，使温度传感器开始监测温度并进行转换，温度传感器在收到该命令时，会立即返回个值，当返回值是时，表示温度转换还没有结束，当返回值是时，表明温度值转换已经结束。然后将转换好的二进制数据存储到个字节的温度寄存器中。符号位标识温度的正负性，当表示正值，相反时表示负值。符号位的确定是通过比较温度寄存器中位的温度值与和寄存器中的值来确定的，当温度值大十等十或者小十等十值时，的值为，否则为。温度寄存器的低四位表示温度传感器的精度，当工作方式设定为位的精度时，低四位数据都有效，即都有效，这个时候增益为，当精度为位时无效，相应增益为，类似的当精度为位时，无效，对应的增益为。最后当完成数据转换保存和输出之后又重新回到它之前的空闲状态。气体传感器气体传感器用于检测室内的煤气是否泄漏，通过对室内气体浓度的检测，实时采集数据返回给，判断其值是否超过用户规定的安全值，如果超过安全值，通过模块给用户发送短信，第时间向用户回报室内的情况，以便于用户及时采取相应的措施，避免人员伤亡和损失......”。

8、“.....采用高低温循环检测方式低温加热检测氧化碳，传感器的电导率随空气中氧化碳气体浓度增加而增大，高温加热清洗低温时吸附的杂散气体。使用简单的电路即可将电导率的变化，转换为与该气体浓度相对应的输出信号。气体传感器对氧化碳的灵敏度高，这种传感器可检测多种含氧化碳的气体，是款适合多种应用的低成本传感器。气体传感器有以下优点对氧化碳气体有良好的灵敏度长寿命低成本简单的驱动电路。气体传感器可用在，家庭用气体泄漏报警器，工业用氧化碳气体报警器，数据进行平滑等处理。在众多环境中，特征提取神经网络构建就是整个识别的核心。特征提取必须能够反映整个字符的特征，神经网络的输入是字符的特征向量，输出结果是文本格式的字符信息。最直接的字符识别方法是模板匹配法，其原理是计算输入模式和样本间的相似性，大学本科生毕业设计论文取相似程度最大的作为输入模式类别种属。我国现有车牌由七个字符组成，车牌的标准格式为,其中为各省自治区和直辖市的简称，为字母，代表了车牌所属的市，为字母和阿拉伯数字的组合。根据我国车牌的特点，建立汉字数字和字母模板库，采用汉字库......”。

9、“.....采用数字库和字母库。最小欧式距离法是模板匹配法的基本算法，最小欧式距离法即对任意个原型，计算它与待匹配字符的欧式距离，，找到最小的，其对应的就是识别出的字符。二维图像的模板匹配算法具体操作如下,当,时当时式和是输入字符的自相关函数，且当时成立时会在,处出现主峰，在另外的标准字符处出现副峰，然后根据选用的函数对主峰和副峰进行鉴别，图像与模板匹配的函数为,其中,为互相关算子，为待检测信号，为待检测的子图，为模板。将待识别的字符和所有模板进行匹配，并用上述相似度式子来计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，最相似的就是匹配结果，从而判断并识别出待识别的结果。图数字字符库大学本科生毕业设计论文图字母库和部分汉字库本章小结本章通过图像预处理车牌定位以及分割字符分割和识别为最终的车牌识别做了充分的准备工作，其效果直接影响到最终提取车牌号码的效果。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第四章设计结果与分析设计结果本次课程设计选用的车牌图片是湘，通过编程实现对图片的每步处理......”。