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发表于 2018-12-4 09:36:05 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
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
1.4.2  Opencv    8
1.4.3  Caffe    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:


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沙发
发表于 2020-3-16 23:52:05 | 只看该作者
正需要,支持楼主大人了!
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