【摘 要】
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随着社会信息化的快速发展，车辆牌照识别技术已成为我国实现交通智能化的重要组成部分，被广泛应用于停车场管理、高速公路电子收费系统ETC(Electronic TollCollection)、违章交
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随着社会信息化的快速发展，车辆牌照识别技术已成为我国实现交通智能化的重要组成部分，被广泛应用于停车场管理、高速公路电子收费系统ETC(Electronic TollCollection)、违章交通管理系统等方面，对于加快实现智能交通系统ITS(IntelligentTransportation System)具有非常重要的意义。本论文通过对现有车牌识别算法进行研究，提出了一种新的算法，并对如何通过SOPC技术将该算法予以实现进行了一定的研究，设计了一种高速、准确、低耗的车牌识别系统。具体包括以下内容：在系统软件设计方面，主要针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足做了一些改进。(1)车牌定位模块：本文通过对基于边缘检测的车牌定位方法的讨论，采用了一种基于HSV颜色空间车牌边缘颜色分布检测的车牌定位方法；(2)字符分割模块：本文采用最大类间方差法实现了字符分割模块中二值化处理阈值的动态修正，并通过对车牌字符前景图像中白点在水平面上的投影分布进行分析，很好的实现了字符的分割；(3)字符识别模块：字符识别算法的优劣直接影响着系统的识别速度和最终效果，本文在对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验，根据汉字和数字、字母特征提取的不同，在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的的神经网络进行识别，并对初识别结果中包含的具有形体相近的字符采用了一种“子区域不等权值”的识别方法进行结果校对，有效地降低了由于形体相近字符模版差异较小造成的识别误差，使识别速度和准确率都有了一定的提高。在系统实现平台搭建实现方面，本论文将车辆牌照识别技术和SOPC(System onProgrammable Chip，片上可编程系统)技术相结合，建立了一种基于SOPC技术的车牌识别的系统模型。将车牌识别系统的算法通过在FPGA芯片中通过SOPC Builder工具构建的Nios II软核处理器进行实现，并对部分简单并适合并行处理的算法模块通过Verilog HDL语言进行描述，应用硬件加速的方法使系统在处理速度上有所提高。开辟了一种利用软件、硬件相结合的方法实现车辆牌照识别算法的新途径，对车辆牌照识别技术和SOPC技术的研究、应用与完善起到了一定的推动作用。
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