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拥有DSP技术的车牌识别系统(包含论文和可运行的代码)。

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简介:
我已不再专注于该领域,现将相关成果分享给大家。内容包括:源代码,一个能够于PC端识别车牌的完整系统,以及一个简单的“Hello”工程;将该系统移植到DSP平台预计还需要一些时间,除非您已经具备DSP启动代码(遗憾的是,这些代码目前已无法寻觅);一份原创的学术论文,适用于撰写课程设计或小型研究报告;以及网络上可获得的一些来自正规企业的相关资料。本文详细阐述了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片设计的DSP车牌识别系统,涵盖了其设计、实现和优化过程。具体而言,该系统首先利用摄像机捕捉车辆行驶的视频流,并将这些视频信号输入到DSP板卡;随后,系统从接收到的视频信号中提取图像数据,并对图像进行处理以识别车牌的类型、颜色和号码信息;最后,通过串口将识别出的结果传输至PC机。总体而言,该系统主要包含三个关键模块:摄像……

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客服
客服
  • 基于DSP实现
    优质
    本论文提出了一种基于数字信号处理器(DSP)的高效车牌识别系统方案,并提供了具体实现代码。 本人已不再从事该领域的工作,现将相关资料分享给大家:包含源代码(一套能在PC上识别车牌图片的完整系统及一个示例工程);若要移植到DSP平台,则需要额外时间进行开发,除非你已有DSP启动代码(这部分代码目前找不到了);还有一篇原创论文可供参考,适用于课程设计、小论文等情况。本段落介绍了一个基于TI公司TMS320DM642芯片的车牌识别系统的设计与实现过程及其优化方法。该系统通过摄像机拍摄车辆视频,并将信号输入至DSP板卡;接着从视频中捕捉图像并识别其中的车牌类型、颜色和号码,最后通过串口传输结果到PC机。 整个系统主要由三部分组成:摄像头采集、图像处理以及数据通信。
  • 基于DSP实现
    优质
    本论文深入探讨并实现了基于数字信号处理器(DSP)的车牌识别系统,并提供了实际可行的代码供研究和应用。 本人已不再从事此方向的工作,现将相关资料与大家分享。内含:源代码(一个能在PC上识别车牌图片的完整系统及示例hello工程);移植到DSP还需一些时间,除非你已有DSP启动代码(这部分代码找不到了);一篇原创论文,适用于课程设计、小论文等情况;网络下载的一些正规公司资料。 本段落介绍了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片的车牌识别系统的设计、实现和优化。该系统首先通过摄像机拍摄车辆视频,并将视频信号输入到DSP板卡中;然后从输入的视频信号中捕捉图像,识别其中的车牌类型、颜色及号码;最后通过串口将识别结果传输至PC机。 整个系统主要分为三部分:摄像、图像处理和数据传输。
  • 基于MATLAB).zip_matlab_plate recognition
    优质
    该资源提供了一个完整的基于MATLAB的车牌识别系统的源代码,能够实现对车辆牌照的有效检测与字符识别。代码经过优化调试,可以直接运行和测试,适合学习研究及实际应用需求。 基于MATLAB的车牌识别系统的源代码可以实现。
  • MATLAB完整源报告直接
    优质
    本资源提供完整的MATLAB车牌识别系统源代码及详细研究报告,内容涵盖图像预处理、特征提取和模式匹配等关键步骤,可直接运行并应用于实际项目中。 车牌识别的MATLAB完整源代码,可直接运行并附有报告。这份资料对于学习和理解车牌识别技术非常有用。
  • 基于MATLAB设计与仿真.rar_matlab _matlab_matlab_
    优质
    本项目旨在设计并实现一个基于MATLAB的高效车牌识别系统。通过集成先进的图像处理技术和机器学习算法,该系统能够准确地从复杂背景中提取、分析并识别车牌信息。利用MATLAB强大的仿真与开发环境,我们实现了系统的优化和测试,并展示了其在实际应用中的潜力。 基于MATLAB的车牌识别系统设计包括了matlab车牌识别系统的仿真。
  • 以直接使用
    优质
    这段代码提供了一个可以直接运行的解决方案,用于自动识别图像或视频中的车牌号码,适用于多种编程环境和应用场景。 第一步:解压代码并将其放置在合适的路径(确保路径中不含中文)。进入代码文件后,在CNN_NeuralNet.py里找到train_flag = 0 和 net = char_cnn_net() 这行语句,将其中的0改为1以执行训练步骤。完成一次完整的训练流程后,请再把数值改回为0,并再次运行CNN_NeuralNet.py。 第二步:在代码中寻找GUI.py并直接运行它。随后,在images文件夹中的pictures目录下选取图片进行识别操作即可。 第三步:如果对识别效果不满意,可以重新执行第一步的训练流程或尝试改进和重写相关部分以提高模型性能。
  • OpenCV Python以直接
    优质
    本项目提供一套基于OpenCV和Python实现的车牌识别系统源码,具备直接运行能力。该方案结合图像处理技术与机器学习算法,有效提高车辆管理效率。 OpenCV Python 车牌识别代码可以直接运行。
  • 基于DSP及使用指南(新能源).zip
    优质
    本资源提供一套全面的基于DSP技术的车牌识别系统源代码及其详细的使用说明文档,涵盖普通车牌与新能源车牌识别功能。 【资源说明】 1. 该资源包含项目的全部源代码,下载后可以直接使用。 2. 此项目适合用作计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计等参考材料。 3. 若将其作为参考资料来学习并希望实现更多功能,则需要具备阅读和理解代码的能力,并且对技术有浓厚的兴趣进行自主调试。 基于DSP的车牌识别系统源码及使用说明(含新能源车牌)提供给有兴趣深入研究该领域的人士,特别是那些关注数字信号处理、图像分析以及智能交通系统的开发人员。
  • VC++
    优质
    本项目提供了一套基于VC++开发的车牌识别系统的完整源代码和编译好的可执行程序。用户可以通过这套系统高效地进行车辆车牌信息的自动捕捉与解析,适用于停车场管理、交通监控等场景,具有较高的实用性和技术研究价值。 VC++车牌识别系统源码包含可执行程序和实验图片,是图像识别学习的好例子。
  • 基于FPGADSP硬件设计与实现
    优质
    本项目介绍了采用FPGA和DSP技术构建的高效能车牌识别系统的硬件设计及实现细节。 随着交通工具的快速发展,智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,简称ITS)在交通管理中的应用日益广泛。而在ITS技术中,车牌识别(License Plate Recognition,简称LPR)是关键技术之一。车牌识别系统主要由数据采集与车牌识别算法两部分组成。 由于影响因素如车牌清晰度、摄像机性能及气候条件等,可能导致牌照字符出现模糊不清、扭曲变形或受到污迹干扰等问题,增加了识别难度。因此,在复杂背景下快速准确地定位和识别车牌成为技术挑战之一。本段落研究并设计了一种集图像采集、图像处理与传输于一体的实时嵌入式系统。 该平台涵盖了硬件系统的构建与应用程序的开发两方面内容,充分利用TI公司C6000系列DSP强大的并行计算能力和FPGA灵活的时序逻辑控制优势,从而在硬件层面实现高速运行。本段落的主要工作包括: 1. 硬件设计:搭建由A/D、电源模块、FPGA芯片、DSP处理器以及SDRAM和FLASH存储器组成的车牌识别系统;完成系统的原理图与印制板的设计,并进行电路调试及Verilog程序开发,用于支持在图像采集中的高速运行。 2. 软件开发:针对Philips公司的SAA7113H器件编写配置代码并实现DSP底层驱动的开发。该平台能够以每秒25帧的速度输出数字视频流数据,并由FPGA完成一幅分辨率为720×572像素图像的数据采集工作,而DSP则负责系统控制与车牌识别算法的执行。 目前,基于嵌入式的车牌识别硬件平台已成功搭建,软件代码也已完成开发。此系统具备高速图像抓取、嵌入式操作及车牌识别等功能,并且具有速度快、稳定性好、体积小巧和低功耗等优点,为后续的车牌识别技术研究提供了良好的验证环境。