【摘 要】
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随着社会的发展和进步,道路车辆越来越多,对道路交通的智能化提出了更高的要求。道路交通的智能化程度取决于视频图像处理和机器学习技术的发展和进步,其中车辆识别和车牌识
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随着社会的发展和进步,道路车辆越来越多,对道路交通的智能化提出了更高的要求。道路交通的智能化程度取决于视频图像处理和机器学习技术的发展和进步,其中车辆识别和车牌识别技术是车辆识别系统中非常重要的关键技术,通过车辆识别技术能够获取运动车辆的位置信息、形心等数据信息,从而实现对车辆的定位,车牌识别技术能够提取车辆的唯一标识车牌号,因此对车辆识别和车牌识别技术基于嵌入式设备进行设计和实现,对推动智能交通和车辆识别系统的技术进步具有现实意义和实际应用价值。本文提出了一种基于Android和I.MX6Q嵌入式处理器的车牌识别系统,整体系统分为车辆识别和车牌识别两个部分。将手机客户端与车辆识别系统进行连接,车辆识别系统能够实现对运动车辆的识别,当运动车辆到达感兴趣的区域时,将车辆图像截取并无线发送到手机客户端,手机客户端接收到车辆图像后采用车牌识别算法实现车辆图像中车牌号的提取。车辆识别系统以恩智浦半导体公司I.MX6Q四核处理器,Android4.3系统为平台,以哈尔滨工程大学文化公园门为现实背景,采用CMOS图像传感器OV3640采集运动车辆视频图像,并将录制的运动车辆视频存储在内置存储中供系统读取和分析,车辆识别算法基于PBAS运动目标检测算法和Blob匹配法进行实现。车牌识别系统部分基于手机客户端实现,将车牌识别分成车牌定位和字符识别两部分,车牌定位部分采用Sobel算子提取边缘特征,通过SVM支持向量机进行模板训练,字符识别部分采用图像的直方图为特征,采用多层神经网络进行模板训练。本文首先介绍了车牌识别系统的发展背景和重要性,接着对系统总体方案进行了详细分析和讨论,然后对车辆识别和车牌识别两部分中硬件结构、算法实现流程及软件设计三方面进行了详细分析和介绍,最后对系统进行了测试和验证。实验结果表明本设计达到了预期目标。
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