基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（1）引言

已于 2023-07-08 20:30:37 修改
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文章标签： FPGA SoC 车牌识别系统 人工智能 神经网络
于 2021-10-10 10:43:05 首次发布
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本文链接：https://blog.csdn.net/MicroTalent12/article/details/120632870
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本文档介绍了基于SoC的卷积神经网络车牌识别系统设计，涵盖AI、FPGA、SoC和硬件加速等方面。项目旨在提升数字芯片设计能力，适用于工作求职、科研及竞赛，提供了丰富的设计元素和优化策略，适用于集成电路领域的学习与实践。

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基于 RISC-V SoC 的可配置 FFT 系统设计（1）引言
新芯设计的博客
01-15 2424
这是一个集成了 RISC-V、SoC、FPGA、Verilog、MATLAB、Python、C/C++、嵌入式系统、FFT 通信算法、交叉编译环境、软硬件协同设计等等的一个具有创新性的工程。主要的核心设计是 RISC-V 专用 CPU 的设计、FFT 嵌入式 C 的设计、以及 FPGA SoC 的设计。次要的专业技能是 RISC-V 交叉编译技术、软硬件协同验证、基于 RISC-V CPU 指令集的仿真验证环境的搭建思路、FFT 通信算法的理论掌握与代码实现。
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（5-7）基于 Verilog 的卷积层 Second_CNN IP 设计
新芯设计的博客
06-07 1488
紧接着第二层填充层（Second_Fill）之后，将填充之后的输入特征图进行卷积操作（Second_CNN）；输入矩阵大小为 18*18*8，卷积窗口大小为 3*3，输出矩阵大小为16*16*8；主要有 Second_CNN（Second_CNN_Sub + Mul_Add）、FSM_Timer（FSM+ Timer）、Delay_N 的一些 IP 模块。...
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（2）概述
新芯设计的博客
06-06 4622
这是第三届全国大学生集成电路创新创业大赛 - Arm 杯 - 片上系统设计挑战赛（本人指导的一个比赛）。主要划分为以下的 Top5 重点 + 难点 + 亮点 + 热点 + 创新点...
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（2-1）基于 Arm Cortex-M3 SoC 车牌识别系统的搭建
新芯设计的博客
06-06 3274
本文详细描述了整个基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计的搭建流程，大体分为 IP 与互连线、数据通路、时钟域划分。文中的 IP 设计和整体的 SoC 设计都有对应的设计文档、Verilog 代码和 FPGA 工程，不仅可以上板测试，而且可以成功实现。另外，文末总结了一些设计的规律，如不同板子不同工程不同 IP 的时钟域划分，如米联客、黑金、Xilinx 官方等，以及本次系统的搭建的工程链接。...
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（7）SoC 定义构成和 SoC 启动流程
新芯设计的博客
06-15 856
（7）SoC 定义构成和 SoC 启动流程
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（3-1）基于 Python 编程的车牌识别预处理、定位、分割、缩放的效果一览
新芯设计的博客
06-06 2773
这是一个在基于 OpenCV 的 Python 程序下，整体车牌定位、分割、识别的各个步骤的处理结果的展示，相当于算法的验证，只有先在软件上经过正确的严格的验证，才能进行硬件上的设计与实现。算法设计上是没有问题的，输入数据就是来自实际真实场景的车牌图像，只是比较少的环境噪声干扰、比较理想化的车牌图像拍摄、比较清晰的车牌识别背景之类的。对于基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计、学习、研究具有较为良好的指导作用，对于现实 AI 落地还具有一定的局限性。...
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（3-3）基于 TensorFlow 的卷积神经网络字符识别的 Python 源代码
新芯设计的博客
06-07 1184
这是基于 TensorFlow 的卷积神经网络字符识别的 Python 源代码及其详解。关于卷积神经网络，主要就是一些输入特征图和卷积核的窗滑动操作以及一些矩阵的操作之类的。文末整理了全部的关于神经网络的详细资料，包括但不限于《卷积神经网络详解》《轻量级网络》《数据重用策略》《Winograd Algorithm》《Machine Learning》等等。...
卷积神经网络车牌识别
09-19
卷积神经网络车牌识别
基于深度卷积神经网络的车牌识别
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07-24 9008
ANPR算法（车牌自动识别系统） 1.车牌检测 在整个视频帧中检测到车牌的位置。 2.车牌识别 当在图像中检测到车牌时，使用OCR（光学字符识别）算法来识别车牌上的字母和数字。 1.1车牌检测 这一步要检测当前帧中的所有车牌，我们将其分为两个主要步骤，分割和分类。 在第一步（分割）中，将应用不同的滤波器，形态学算子，轮廓算法来验证图像中可能包含...
卷积神经网络车牌识别.zip
12-18
注意是基于matlab编写的。本代码简单好用，适合新手和有一定matlab基础的同学
基于FPGA的智能车牌定位识别系统设计
10-17
智能交通体系中，专用计算机视觉系统即牌照识别技术（License Plate Reeognition，LPR）占有极其重要的地位。设计了一种基于FPGA平台的智能车牌定位识别系统，在 EP2C35平台上搭建SOPC系统，完成了车牌图像定位、字符提取识别等功能。该设计采用FPGA为核心，大大减小了制板的面积，有效提高了系统定位的速度及准确性；可定制的软核Nios II处理器使得智能车牌识别系统具有了更大的灵活性。
基于FPGA的车牌识别工程与源码
05-31
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基于神经网络的车牌识别,卷积神经网络车牌识别
kfc67269的博客
09-07 2780
然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。对同业兴创停车场的车辆车牌快速抓拍捕捉确定位置，根据车牌颜色，数字，和字母精准识别分割，提取信息并储存到电脑里，方便车辆出场时调用时间信息来计算费用，这样的算法准确，高效避免出入口拥堵现象的发生，300万像素的高清晰CMOS图像传感器，高性能DSP为图像处理核心，内置控制CPU，多项新的技术可对图像编码、处理分析等起到重大作用。
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（5-0）基于 Verilog HDL 的卷积神经网络 AI IP 设计
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如前文所述，我们已经具备了成熟的车牌识别系统的卷积神经网络 Model，根据模型指定的不同层数及其具体参数，通过 Verilog HDL 设计一个个的 IP，以搭积木的方式，来完成卷积神经网络的硬件加速 IP 设计。...
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liuyingshudian的博客
07-31 3116
车牌识别
基于 RISC-V SoC 的 1024 点 FFT 设计（10-02-02）RISC-V 的起源及其发展历程
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芯片原厂必学课程 - 第 10 篇章 - 03 基于 RISC-V SoC 的 1024 点 FFT 设计
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过去几年，深度学习（Deep learning）在解决诸如视觉识别(visual recognition)、语音识别(speech recognition)和自然语言处理(natural language processing)等很多问题方面都表现出非常好的性能。在不同类型的深度神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合(overfitting)的情况下训练高性能卷积神经网络是很困难的。标记数据和近来GPU的发展，使得卷积神经网络研究涌现并取得一流结果。.
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