【摘 要】
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秋冬时节雾霾天气频发，严重影响了监控系统里的车牌识别精度，迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式车牌识别系统。图像去雾目前主要是在PC端进行，实时性低。本文提出一种基于Zynq雾霾天气下的实时车牌识别系统。通过改进去雾算法对颜色空间（HSV）中的亮度分量进行处理，然后通过中值滤波进行去噪，最后将处理后的图像利用车牌识别相关算法进行处理。该系统采用ARM+FPGA异构的方式，PS（ARM）端负责简
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秋冬时节雾霾天气频发，严重影响了监控系统里的车牌识别精度，迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式车牌识别系统。图像去雾目前主要是在PC端进行，实时性低。本文提出一种基于Zynq雾霾天气下的实时车牌识别系统。通过改进去雾算法对颜色空间（HSV）中的亮度分量进行处理，然后通过中值滤波进行去噪，最后将处理后的图像利用车牌识别相关算法进行处理。该系统采用ARM+FPGA异构的方式，PS（ARM）端负责简单算法运算、IP核控制与驱动等，PL（FPGA）端负责需要大量并行运算的算法。通过实验结果对比，该系统能够达到预期的效果，具有实时性、可移植、可嵌入和功耗低等特点，能够满足在雾霾天气下的车牌识别的性能要求。
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