基于DSP和新神经网络模型的车牌识别系统

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1、摘要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(DigitalSignalProcessor，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IO／IOOM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

2、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(GeneralFeed-ForwardNetwork，GFFN)模型作为字符识别的分类器，引用一种排序前向掩蔽(SequentialLearningAheadMasking，SL心)模型对神经网络进行训练和识别。关键词：DSP；神经网络；字符识别；车牌识别AbstractLPR(License

3、PlateRecognition)systemisallimportantpartofITS(IntelligentTransportationSystem)．ThispaperdesignedaLPRsystembasedonDSP(DigitalSignalProcessor)andanewnetworkmodel．ThetemplateSEED—VPM642ischosenasthehardwaresystem．AkindofDSPdesignedfordigitalmultimediaapplic

4、ationisincluded，whichmodelisTMS320DM642；Acompletevideoinputandoutputinterfaceareintegrated，TVP5150PBSisusedasvideodecoderandSAA7121Hisusedasvideoencoder；10／100MEthemetinterfaceisusedtosupporttheconnectionofnetworkdeviceinphysicallayerandDSP．Imageprocessin

5、gtechnologyisusedonthelicenseplateimagetspreparation,includingimagepre-processing,vehicleregion’slocationandinclinecorrection,characters’separationandnormalization；Horizontalandverticalprojectionfeature，coarsegridfeature，andedgeshapefeatureofthecharactera

6、reextractedandusedtogetherastheinputvectorofneuralnetwork,andtheaccuracyoftheidentificationisimproved；GFFN(GeneralFeed-ForwardNetwork)modelisusedforcharacterclassification，andtheSLAM(SequentialLearningAheadMasking)modelisappliedintrainingandrecognition．Ke

7、ywords：DSP：NeuralNetwork；CharacterR∞o印ition；LPRII学位论文独创性声明、学位论文知识产权权属声明学位论文独创性声明本人声明，所呈交的学位论文系本人在导师指导下独立完成的研究成果。文中依法引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。本人如违反上述声明，愿意承担由此引发的一切责任和后果。论文作者签名：粜谱。日期：秒％年加7日学位论文知识产权权属声明本人在导师指导下所

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