【摘 要】
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车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论文设计了一种基于数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)和新神经网络模型的车牌识别系统。硬件系统选用了SEED—VPM6
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车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论文设计了一种基于数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)和新神经网络模型的车牌识别系统。硬件系统选用了SEED—VPM642模版。其上包含了TI公司推出的一款面向数字多媒体应用的型号为TMS320DM642的DSP;集成了完备的视频输入输出接口,视频解码器选用TVP5150PBS,视频编码器选用SAA7121H;带10/100M的以太网接口,用来支持物理层的网络器件与DSP连接。运用图像处理技术对车牌图像进行了前期处理,分为车牌图像预处理、车牌区域定位和倾斜较正、字符分隔和字符归一化几个步骤;提取了车牌字符的水平、垂直投影特征、粗网格特征和边缘形状特征,采用三种特征相结合,作为神经网络的输入向量,保证了识别的准确率;运用通用前馈神经网络(General Feed-ForwardNetwork,GFFN)模型作为字符识别的分类器,引用一种排序前向掩蔽(SequentialLearning Ahead Masking,SLAM)模型对神经网络进行训练和识别。
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