基于arm的车牌识别的设计与实现毕业设计论文
技术：C语言、ARM等摘要：汽车的出现改变了以往的出行方式，极大的改变了人们的生活方式，扩大了人们的活动范围。汽车虽然方便了我们的出现，但同时也造成了城市交通管理压力。车辆是交通管理中重点对象，每辆车都有自身唯一的车牌号码，通过车牌可以可以记录对应车辆的交通行为。因此，车牌识别是交通管理中最核心和基础的技术之一。
本文首先介绍了车牌识别技术的背景和研究现状，然后介绍了方案选择和设计过程。车牌识别整个流程基本分为两个部分：摄像头视频采集传输；识别图片中包含的车牌。
摄像头视频采集传输包括：通过v4l2来采集摄像头图片和通过socket建立网络连接按照http协议将图片传输出去。车牌识别包含车牌定位，车牌学习，字符分割，字符学习等部分。车牌定位采用纹理分析和边缘检测以及支持向量机等技术，字符识别采用卷积神经网络识别算法，使用开源的计算机视觉库OpenCV完成相关的算法。硬件采用基于ARM处理器的Raspberry Pi 3 Model B，实现图像从摄像头的读取和传输到PC的功能。关键词：OpenCV；支持向量机；Linux；卷积神经网络；
目录：
1 绪 论 1
1.1 课题背景 1
1.2 车牌特征 3
1.3 系统结构 4
1.4 相关工具 6
1.4.1树莓派 6
1.4.2Opencv 8
1.4.3Caffe 14
2车牌识别系统 15
2.1车牌识别架构 15
2.2 车牌分割设计 15
2.3 车牌学习设计 28
2.4 字符分割设计 36
2.5 字符学习设计 37
2.6车牌识别设计 42
3图像传输服务器实现 43
3.1视频采集 44
3.2视频传输 53
结 论 57
参考文献 58
致 谢 59
外文原文 60
中文翻译 72
论文字数：29779
包含资料：
截图：
百度网盘下载地址（金币充值）：
**** 本内容需购买 ****
正需要，支持楼主大人了！
页:
[1]