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基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好

随着交通工具的迅猛发展,智能交通系统( Intelligent Transportation Systems ,简称ITS) 在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中,车牌识别(LicensePlate Recognition ,简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响,牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰,这都给识别造成一定难度。因此,在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集，图象识别，图象传输等于一体的实时嵌 入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面，充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术，从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成，具体如下： (1) 在硬件设计方面：实现由 A/D、电源、FPGA、DSP 以及 SDRAM 和 FLASH 所组成的车牌识别系统；设计并完成系统的原理图和印制板 图；完成电路板调试，以及完成 FPGA 在高速图像采集中的 verilog 应用程序开发。 (2) 在软件开发方面：完成 Philips 公司的 SAA7113H 的配置代码开发， 以及 DSP 底层的部分驱动程序开发。该系统能够实现 25 帧每秒的数字视频流图像数据的输出，并由 FPGA 负责完成一幅 720×572 数据量的图像采集。DSP 负责系统的嵌入式操作，包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前，嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功，系统软件代码程序也已 经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能，具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点，为车牌识别算法提供一个较好的验证平台

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