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提出了一种新的基于神经网络的目标符号自动识别系统。该系统在图像的二值化处理过程 ,采用了小波变换的方法 ,该方法可有效克服噪声的干扰 ,自动确定灰度图像二值化所需要的阈值。在符号识别部分 ,采用了双向联想记忆 ( BAM)人工神经网络技术 ,通过改进的感知器学习算法 ,增大了网络的容量 ,可实现对采集的有污染或缺损符号进行正确识别。仿真实验结果说明 ,系统具有较强的稳定性和有效性 ,且易于工程实现。