基于FPGA的SVM车牌识别算法研究与实现

发布时间：2017-03-31 21:05

  本文关键词：基于FPGA的SVM车牌识别算法研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能交通系统(ITS)作为一种提高交通运输效率、缓解交通阻塞、减轻交通污染的综合系统备受关注,而车牌识别技术(VLPR)正是ITS的核心。论文研究了车牌识别技术中各个模块的常用算法,对比筛选出符合FPGA特性的算法予以实现,并对其中的一些算法进行了改进。在车牌定位中选用了成熟的边缘检测与形态学相结合的算法,相比传统算法具有更强的抗干扰能力。在字符分割中提出一种先投影分割,再经过对比将汉字字符二次分割的新算法,有效的减少了汉字被错误分割的概率。字符识别选用支持向量机(SVM)理论,并结合了先验知识,构建出三种分类器针对不同类型字符进行分类。最终以Quartus II为软件平台,将定位、分割两个模块和一个复用二值化模块以FPGA的形式实现,并嵌入以SOPC为技术手段实现的具有字符识别功能的Nios II处理器构成完整的车牌识别系统。
【关键词】：车牌识别 车牌定位 字符分割 字符识 FPGA
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 车牌识别技术的研究背景与意义9-10
• 1.2 VLPR的过去、现在与未来10-12
• 第2章 车牌定位12-24
• 2.1 中国车牌的特征12-13
• 2.2 基本车牌定位算法13-14
• 2.2.1 基于颜色特征的车牌定位算法13
• 2.2.2 基于几何特征的车牌定位算法13-14
• 2.2.3 基于灰度特征的车牌定位算法14
• 2.3 边缘检测与形态学相结合的车牌定位算法14-23
• 2.3.1 图像增强14-15
• 2.3.2 图像灰度化15-16
• 2.3.3 边缘检测16-20
• 2.3.4 二值化20-21
• 2.3.5 形态学处理21-23
• 2.3.6 连通域筛选23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 字符分割24-37
• 3.1 倾斜矫正25-28
• 3.1.1 重心检测法25
• 3.1.2 霍夫变换检测法25-26
• 3.1.3 投影检测法26-28
• 3.2 字符分割28-35
• 3.2.1 直接投影法28-31
• 3.2.2 聚类连通域分割法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 归一化35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 车牌字符识别37-50
• 4.1 常用字符识别方法37
• 4.1.1 模板匹配方法37
• 4.1.2 神经网络识别方法37
• 4.1.3 统计模式识别方法37
• 4.2 支持向量机37-43
• 4.2.1 分类问题与分类机38
• 4.2.2 最大间隔法38-40
• 4.2.3 线性不可分40-41
• 4.2.4 非线性分划41-43
• 4.3 多分类问题的求解43-49
• 4.3.1 多对多分类43
• 4.3.2 一对多分类43-44
• 4.3.3 纠错输出编码44-45
• 4.3.4 决策树法45
• 4.3.5 基于先验知识的决策树法45-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第5章 基于FPGA的车牌识别系统的实现50-62
• 5.1 车牌识别系统整体构架50
• 5.2 复用二值化模块的硬件实现50-54
• 5.3 车牌定位模块硬件实现54-55
• 5.4 字符分割模块硬件实现55-56
• 5.5 字符识别模块的实现56-59
• 5.5.1 基于SOPC Builder的字符识别硬件开发57-58
• 5.5.2 基于Nios Ⅱ IDE的软件开发58-59
• 5.6 实验结果与分析59-60
• 5.7 本章小结60-62
• 总结62-63
• 参考文献63-65
• 作者简介与科研成果65-66
• 致谢66

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