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

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

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的一些問題，運用該理論來解決車牌識別的實際問題是一個可行性較高的方案。NiosⅡ是Altera開發(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牌識別系統(tǒng)的設(shè)計方案。論文主要工作包括以下幾個方面：
　　 ①構(gòu)建了SOPC系統(tǒng)。在FPGA上以NiosⅡ/f型CPU為核心，構(gòu)建了一個嵌入

3、式系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)了從圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌字符識別以及識別結(jié)果存儲的功能。
　　 ②對圖像預(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，通過增加閾值控制減少對字符誤分割的幾率；對字符細(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)對支撐向量機(jī)分類識別能力的影響，通過測試得出了適用于車牌字符

4、識別的支撐向量機(jī)的參數(shù)。在兩類SVM分類器的基礎(chǔ)上，用一對多的方式用若干個兩類SVM分類器構(gòu)建了適用于車牌字符識別的多類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乘法和指數(shù)運算較多，而中值濾波也是一個耗時較多的部分，用軟件實現(xiàn)不利于系統(tǒng)速度的提高，故采用了硬件電路來實現(xiàn)。在保證計算精度和識別率的情況下，較大幅度地提高系統(tǒng)的實時性。
　　 實驗結(jié)果表明，本文所提出的系統(tǒng)