基于FPGA 的车牌识别系统的设计与开发任务书

 2021-11-05 19:26:51

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

主要内容:本系统采用在 FPGA 中搭建的软核作为中央处理器,使用摄像头采集图像,对图像进行预处理,然后定位车牌位置,分割车牌区域的字符,将每个字符缩放到统一大小,得到车牌中的 7 个包含字符的图像矩阵,然后使用模板匹配法进行字符识别,最后将识别出结果显示到 LCD 屏上。

系统功能模块可以划分为车牌定位检测、字符分割和字符识别三个模块。

车牌定位检测:针对摄像头获取的图像受到车牌模糊、光照强度的影响,采用HSV格式的图像二值化方法,通过扫描二值化图像检测车牌四个顶点,得到车牌的位置区域,根据设定判断依据检测车牌是否存在于摄像头前,检测成功后自动完成识别功能。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 参考文献

[1]高聪,王福龙.基于模板匹配和局部 HOG 特征的车牌识别算法[J].计算机系统应用,2017,26(01):122-128[2]张明军,俞文静,李伟滨,朱晓丹.一种基于机器学习的车牌识别系统的设计[J].计算机技术与发展,2020(04):1-9[3] 李鑫,高佳皓,李金晟.基于FPGA的车牌识别系统[J].电子产品世界,2019,26(03):77-80[4]Yankun Lang,Li Wang,Pew-Thian Yap,Chunfeng Lian,Hannah Deng,Kim-Han Thung,Deqiang Xiao,Peng Yuan,Steve G. F. Shen,Jaime Gateno,Tianshu Kuang,David M. Alfi,James J. Xia,Dinggang Shen. Automatic Detection of Craniomaxillofacial Anatomical Landmarks on CBCT Images Using 3D Mask R-CNN[M].Springer International Publishing:2019-11-14[5]韩彬,于潇雨,张雷鸣,等.FPGA设计技巧与案例开发详解[M]. 第二版.北京:电子工业出版社,2016[6] 张佑贤. 基于深度学习的车牌识别系统研究[D].广西师范大学,2019[7]侯智. 基于FPGA的SVM车牌识别算法研究与实现[D].长春理工大学,2016[8] 王孝国,张雄伟.基于DSP的嵌入式图像识别系统设计与实现[J].电视技术,2006(02):82-84[9] 高丽燕. 基于DSP FPGA的图像识别系统设计与实现[D].南京理工大学,2006[10] 陈军旗,赵凤怡. 基于FPGA的快速中值滤波算法实现[J]. 电子世界,2019,(05):98-99[11] 韩智广,老松杨,谢毓湘,袁玉宝,熊力. 车牌分割与矫正[J]. 计算机工程与应用,2003,(09):210-212[12] 甘胜军. 利用HSV色彩空间进行车牌识别的研究[D].重庆邮电大学,2016[13] 万丰丰,周国民,周晓. 一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法[J]. 浙江大学学报(理学版),2019,46(04):445-453[14] 王维. 基于ZYNQ平台硬件加速的车牌识别技术及其应用研究[D].北京工业大学,2017[15] 浦丹. 机动车的车牌定位与识别问题研究[D].中国科学技术大学,2019

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

发小红书推广免费获取该资料资格。点击链接进入获取推广文案即可: Ai一键组稿 | 降AI率 | 降重复率 | 论文一键排版