基于FPGA的車牌號識別技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、車牌識別(LicensePlateRecognition，LPR)技術(shù)是實現(xiàn)交通智能化管理的一個核心環(huán)節(jié)。目前大部分的車牌目標識別技術(shù)都只是針對光照條件良好的情況，在自然場景中，天氣的變化和全天光照強度的改變對車牌目標定位與識別帶來了困難。針對這一問題，本文對復(fù)雜天氣情況下的車牌目標定位與識別技術(shù)進行了研究。為了提高識別的準確性，論文提出了一種使用差分算子和改進Otsu算法相結(jié)合的閾值分割算法。首先，通過差分算子檢測圖像灰度變化較為劇烈

2、的地方，然后再搜尋出與兩類類內(nèi)均值的平均值的整數(shù)部分相等的閾值，再把一個大的圖像分割成若干小塊，在每一個小塊內(nèi)用單閾值的方法進行處理。該算法能夠很好地保留原圖的邊界特征，有效地改善了低質(zhì)量圖像識別準確率。論文在較為深入地研究FPGA技術(shù)的基礎(chǔ)上，將車牌識別算法和FPGA技術(shù)相結(jié)合，建立了一種基于FPGA技術(shù)的車牌識別系統(tǒng)模型，該模型充分發(fā)揮了FPGA內(nèi)部資源對數(shù)字信號并行處理的優(yōu)勢。
　　在以上工作的基礎(chǔ)上，搭建了車牌識別硬件系統(tǒng)