基于Matlab的BP神经网络车型识别系统

本文提出了一种基于BP神经网络的车型识别系统。系统采用MATLAB编程语言实现，目录结构包括主要的计算特征、图像处理和车型识别功能。

项目信息

编号：MDV-2
大小：4.5M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b

项目介绍

通过车身图像（如car1.jpg、car2.jpg、car3.jpg）进行特征提取，使用calculate_features.m脚本计算特征向量。系统利用carcertify.fig和carcertify.m创建和训练BP神经网络模型，以实现高效的车型识别。图像处理模块car_image.m负责图像预处理，recognize_vehicle.m执行车型识别的核心算法，region_filling.m用于图像的区域填充处理。

整个系统通过对temp_image.bmp等测试图像进行验证，展示了其在车型识别任务中的有效性和准确性。实验结果表明，该系统能够准确识别不同车型，为智能交通系统的开发提供了参考和借鉴。

项目报告

Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对carcertify.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 运行carcertify.m
1.轿车

2.客车

3.货车

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)