通过上一章对神经网络的初步了解，本章我们将回归车牌字符识别的项目，我们将通过搭建CNN网络来进行字符识别。

这章节可以说是这个项目的重点部分了，我会重点介绍搭建神经网络的过程。不过在进行我们车牌项目的识别之前，我们先通过一个小例子来体会一下神经网络的训练过程。

本小节将会紧接着前面预处理的部分继续进行，利用分割好的字符来搭建训练用的数据集。

这部分代码同样也是服务于神经网络识别的，是利用cv进行预处理的后百分之五十的任务。

这部分的代码是服务于后面神经网络识别的，算是对图像的预处理，将利用openCV实现对一帧图片中的车牌进行识别并将车牌中的各个字符分割提取。

从这个系列开始，将会带大家入门pytorch，并做一个简单的车牌识别的项目。

Open Source！

根据官方新给出的比赛细节，聊一聊几种能实现的方案，以及我们队所用的算法方案。

针对本次国赛ROS组别的任务进行解析，并概述两种任务实现思路以及方案。由于是赛前，所以仅是思路交流，不会涉及技术方案也不会开源代码。

前言 本篇主要介绍我们队今年参赛的方案以及搭建过程，这篇本来是赛前一周就写好了的，不过还是等到赛后再来发了。体验完比赛，不得不感叹一下，大佬是真的多呀，嘿嘿嘿嘿 正文 相信大家都看…

前言 本来这期内容是讲解我们设计的仿真思路的，但是为了不影响比赛公平性，这部分内容就放在提交代码之后啦~~ 这两天很多同学问了我很多问题，其中比较多见的问题就是对TEB的参数如何整…

本文主要包括南京理工大学紫金学院ROS组别的参赛经验。