基于FPGA的SVM车牌识别算法研究与实现

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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。
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