本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的SVM車牌識別算法研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能交通系統(tǒng)(ITS)作為一種提高交通運輸效率、緩解交通阻塞、減輕交通污染的綜合系統(tǒng)備受關(guān)注,而車牌識別技術(shù)(VLPR)正是ITS的核心。論文研究了車牌識別技術(shù)中各個模塊的常用算法,對比篩選出符合FPGA特性的算法予以實現(xiàn),并對其中的一些算法進行了改進。在車牌定位中選用了成熟的邊緣檢測與形態(tài)學相結(jié)合的算法,相比傳統(tǒng)算法具有更強的抗干擾能力。在字符分割中提出一種先投影分割,再經(jīng)過對比將漢字字符二次分割的新算法,有效的減少了漢字被錯誤分割的概率。字符識別選用支持向量機(SVM)理論,并結(jié)合了先驗知識,構(gòu)建出三種分類器針對不同類型字符進行分類。最終以Quartus II為軟件平臺,將定位、分割兩個模塊和一個復用二值化模塊以FPGA的形式實現(xiàn),并嵌入以SOPC為技術(shù)手段實現(xiàn)的具有字符識別功能的Nios II處理器構(gòu)成完整的車牌識別系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：車牌識別 車牌定位 字符分割 字符識 FPGA
【學位授予單位】：長春理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 車牌識別技術(shù)的研究背景與意義9-10
• 1.2 VLPR的過去、現(xiàn)在與未來10-12
• 第2章 車牌定位12-24
• 2.1 中國車牌的特征12-13
• 2.2 基本車牌定位算法13-14
• 2.2.1 基于顏色特征的車牌定位算法13
• 2.2.2 基于幾何特征的車牌定位算法13-14
• 2.2.3 基于灰度特征的車牌定位算法14
• 2.3 邊緣檢測與形態(tài)學相結(jié)合的車牌定位算法14-23
• 2.3.1 圖像增強14-15
• 2.3.2 圖像灰度化15-16
• 2.3.3 邊緣檢測16-20
• 2.3.4 二值化20-21
• 2.3.5 形態(tài)學處理21-23
• 2.3.6 連通域篩選23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 字符分割24-37
• 3.1 傾斜矯正25-28
• 3.1.1 重心檢測法25
• 3.1.2 霍夫變換檢測法25-26
• 3.1.3 投影檢測法26-28
• 3.2 字符分割28-35
• 3.2.1 直接投影法28-31
• 3.2.2 聚類連通域分割法31-32
• 3.2.3 模板匹配法32-34
• 3.2.4 以后定前分割法34-35
• 3.3 歸一化35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 車牌字符識別37-50
• 4.1 常用字符識別方法37
• 4.1.1 模板匹配方法37
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法37
• 4.1.3 統(tǒng)計模式識別方法37
• 4.2 支持向量機37-43
• 4.2.1 分類問題與分類機38
• 4.2.2 最大間隔法38-40
• 4.2.3 線性不可分40-41
• 4.2.4 非線性分劃41-43
• 4.3 多分類問題的求解43-49
• 4.3.1 多對多分類43
• 4.3.2 一對多分類43-44
• 4.3.3 糾錯輸出編碼44-45
• 4.3.4 決策樹法45
• 4.3.5 基于先驗知識的決策樹法45-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于FPGA的車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)50-62
• 5.1 車牌識別系統(tǒng)整體構(gòu)架50
• 5.2 復用二值化模塊的硬件實現(xiàn)50-54
• 5.3 車牌定位模塊硬件實現(xiàn)54-55
• 5.4 字符分割模塊硬件實現(xiàn)55-56
• 5.5 字符識別模塊的實現(xiàn)56-59
• 5.5.1 基于SOPC Builder的字符識別硬件開發(fā)57-58
• 5.5.2 基于Nios Ⅱ IDE的軟件開發(fā)58-59
• 5.6 實驗結(jié)果與分析59-60
• 5.7 本章小結(jié)60-62
• 總結(jié)62-63
• 參考文獻63-65
• 作者簡介與科研成果65-66
• 致謝66

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 駱雪超,劉桂雄,馮云慶,申柏華;一種基于車牌特征信息的車牌識別方法[J];華南理工大學學報(自然科學版);2003年04期

2 ;沈陽聚德高清車牌識別一體機跨出國門[J];中國交通信息化;2011年02期

3 何鐵軍;張寧;黃衛(wèi);;車牌識別算法的研究與實現(xiàn)[J];公路交通科技;2006年08期

4 王飛;李定主;;在車牌識別項目中對閾值選定法的一點改進[J];機械工程與自動化;2007年04期

5 馮新宇;龐艷輝;;車牌識別技術(shù)實現(xiàn)方法初探[J];交通科技與經(jīng)濟;2007年02期

6 鄭婕;張曙;;圖像處理在車牌識別中的應(yīng)用[J];硅谷;2012年05期

7 孟諾;;交通卡口雷達、視頻、線圈檢測及測速和車牌識別原理[J];智能建筑與城市信息;2012年04期

8 常學義;馮濤;;一種基于特征點的車牌識別改進算法[J];上海第二工業(yè)大學學報;2014年01期

9 敖銀輝;神經(jīng)和模糊技術(shù)在車牌識別中的應(yīng)用[J];廣東工業(yè)大學學報;2003年04期

10 蔡波,朱玉玉;車牌識別中的快速區(qū)域定位方法研究[J];西南科技大學學報;2004年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 周漢青;;一種高速的車牌識別算法[A];第二十七屆中國（天津）2013IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學術(shù)會議論文集[C];2013年

2 史東娜;王樅;李衛(wèi);;車牌識別領(lǐng)域的中文術(shù)語自動抽取[A];中國電子學會第十五屆信息論學術(shù)年會暨第一屆全國網(wǎng)絡(luò)編碼學術(shù)年會論文集（下冊）[C];2008年

3 關(guān)東;汪永山;;基于車牌識別比對的自動道閘控制系統(tǒng)[A];全國冶金自動化信息網(wǎng)2012年年會論文集[C];2012年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 本報評論員 周飆;交通擁堵是個產(chǎn)權(quán)問題[N];21世紀經(jīng)濟報道;2010年

2 樊哲高;沈陽聚德：智能視覺“千里眼”[N];中國電子報;2008年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 任俊;基于支撐矢量機的圖像分類、車牌識別及嵌入式應(yīng)用研究[D];浙江大學;2005年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馮凌穎;基于車牌識別的園區(qū)道閘車輛管理系統(tǒng)軟件設(shè)計[D];浙江大學;2015年

2 郭真真;基于分階的BP和CNN車牌識別[D];昆明理工大學;2015年

3 謝劍邦;基于車牌識別的停車場管理系統(tǒng)的研究[D];華中師范大學;2015年

4 王云;電子不停車收費系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];上海交通大學;2015年

5 唐貴鑫;基于支持向量機（SVM）的車牌識別算法研究[D];黑龍江大學;2015年

6 韋杰;基于嵌入式平臺的交通視頻監(jiān)控算法的設(shè)計與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2015年

7 薛梅;嵌入式車牌識別系統(tǒng)優(yōu)化方法研究[D];西安電子科技大學;2014年

8 張翔;復雜交通場景的圖像增強及其在車牌識別中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學;2014年

9 馬軒;車牌識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安電子科技大學;2014年

10 李艷;車牌識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];石家莊鐵道大學;2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的SVM車牌識別算法研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：280085