基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（2）概述

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文章标签： FPGA SoC 卷积神经网络 车牌识别 人工智能
于 2020-06-06 14:15:01 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MicroTalent12/article/details/106586328
本文是关于基于SoC的卷积神经网络车牌识别系统设计的概述，介绍了系统搭建和车牌识别的过程。硬件平台采用Xilinx Artix-7 FPGA，软件平台包括Win10、Vivado、Arm Keil等。系统通过HDMI实时显示OV5640摄像头采集的车牌数据，并利用AI硬件加速IP进行字符识别。车牌识别过程包括预处理、定位、分割、缩放和卷积神经网络识别。该设计涵盖了SoC、AI芯片、视频处理等多个领域，为全面发展提供了良好实践。

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基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（2）概述

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引言

  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：

✅ 通过 Arm Cortex-M3 CPU 软核 IP 在 Xilinx Artix-7 纯 FPGA 平台上构建一个 SoC 片上系统，该系统一方面能够通过 HDMI 接口，在显示屏上实时显示 OV5640 摄像头所采集的车牌视频数据（比特流的生成是通过交叉编译的方式，即 Verilog 编译与 C 编译

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【数字识别】基于matlab离散Hopfield神经网络数字识别【含Matlab源码 226期】
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离散Hopfield神经网络数字识别 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
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