基于支撐向量機(jī)的嵌入式車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、ITS(Intelligent Transportation System，智能交通系統(tǒng))是未來(lái)交通監(jiān)管系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢(shì)。車(chē)輛牌照識(shí)別技術(shù)(LPR，License Plate Recognition)又是ITS中的核心技術(shù)之一。研究開(kāi)發(fā)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于我國(guó)交通管理的發(fā)展具有重要實(shí)用價(jià)值。
　　 SVM(Support Vector Machine，支撐向量機(jī))是模式識(shí)別領(lǐng)域中新近出提出的理論，它能較好地解決傳統(tǒng)模式識(shí)別和人工神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的一些問(wèn)題，運(yùn)用該理論來(lái)解決車(chē)牌識(shí)別的實(shí)際問(wèn)題是一個(gè)可行性較高的方案。NiosⅡ是Altera開(kāi)發(fā)的一種嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入到FPGA內(nèi)部，與用戶定制邏輯搭建一個(gè)基于FPGA的SOPC系統(tǒng)。
　　 本文以SVM理論和嵌入式系統(tǒng)技術(shù)為理論基礎(chǔ)，提出了一種有效可行的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。論文主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 ①構(gòu)建了SOPC系統(tǒng)。在FPGA上以NiosⅡ/f型CPU為核心，構(gòu)建了一個(gè)嵌入

3、式系統(tǒng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了從圖像采集、圖像預(yù)處理、車(chē)牌字符識(shí)別以及識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)的功能。
　　 ②對(duì)圖像預(yù)處理算法進(jìn)行了研究。在傳統(tǒng)圖像預(yù)處理基礎(chǔ)上，改進(jìn)了車(chē)牌圖像二值化方法；在基于投影的字符分割方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)增加閾值控制減少對(duì)字符誤分割的幾率；對(duì)字符細(xì)化流程的判斷條件加以補(bǔ)充，提高字符細(xì)化處理的效率。
　　 ③分析研究了支撐向量機(jī)理論及SMO訓(xùn)練算法。討論了不同參數(shù)對(duì)支撐向量機(jī)分類識(shí)別能力的影響，通過(guò)測(cè)試得出了適用于車(chē)牌字符

4、識(shí)別的支撐向量機(jī)的參數(shù)。在兩類SVM分類器的基礎(chǔ)上，用一對(duì)多的方式用若干個(gè)兩類SVM分類器構(gòu)建了適用于車(chē)牌字符識(shí)別的多類SVM分類器。
　　 ④采用硬件加速的方式提高系統(tǒng)性能。在圖像預(yù)處理及SVM分類判決中使用的浮點(diǎn)乘法和指數(shù)運(yùn)算較多，而中值濾波也是一個(gè)耗時(shí)較多的部分，用軟件實(shí)現(xiàn)不利于系統(tǒng)速度的提高，故采用了硬件電路來(lái)實(shí)現(xiàn)。在保證計(jì)算精度和識(shí)別率的情況下，較大幅度地提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的系統(tǒng)