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
阅读量3.3k 收藏 52
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
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
原创文章，版权保护，未经允许，禁止抄袭，如有疑问，欢迎咨询。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MicroTalent12/article/details/120632870
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计（1）引言

版权所有， ⌊ 新芯设计 ⌉ \lfloor新芯设计\rceil ⌊新芯设计⌉，转载文章，请注来源

文章目录

引言

  2018~2019 年，由于 ZXZC && HWZC 事件的发生，我们才意识到芯片的核心技术一直都没有掌握在我们自己的手上。一直以来，芯片都是一个大市场，我们的进口芯片却基本覆盖了自研芯片，现如今，只有自主研发才能够拯救中国的芯片市场。2020~2022 年，随着国家芯片战略的连续发布，不断引发了各类高校的重视和资本市场的投资，211、985 重点高校单独成立了

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 2450
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 1499
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 4644
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 3293
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
06-15 867
（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 2787
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 1196
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
05-31
上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；另外神经网络可以调节层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。
基于深度卷积神经网络的车牌识别
weixin_50260062的博客
07-24 9030
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
基于FPGA的车牌识别工程与源码
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 2787
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
新芯设计的博客
06-07 1827
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。...
深度学习（4）：基于深层卷积网络实现车牌识别
liuyingshudian的博客
07-31 3134
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
最新发布
新芯设计的博客
02-11 844
芯片原厂必学课程 - 第 10 篇章 - 03 基于 RISC-V SoC 的 1024 点 FFT 设计
【图像识别】基于卷积神经网络CNN实现车牌识别matlab源码
m0_57702748的博客
06-24 332
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。.
基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计
08-14
车牌识别系统是一个常见的计算机视觉应用，基于SoC（System on Chip）的设计可以提供高效的实时性能和低功耗。下面是一个基于SoC的卷积神经网络（CNN）车牌识别系统的设计流程： 1. 数据集收集与预处理：首先，收集包含各种车牌图像的数据集。对数据集进行预处理，包括图像增强、裁剪和大小调整等操作，以提高训练和测试的准确性。 2. 网络架构选择：选择适合车牌识别任务的CNN网络架构，如VGGNet、ResNet或MobileNet等。根据硬件资源和性能需求进行权衡选择。 3. 模型训练：使用准备好的数据集对选定的CNN网络进行训练。训练过程中，可以采用数据增强技术，如平移、旋转和缩放等，增加模型的泛化能力。 4. 模型量化与优化：将训练好的模型进行量化和优化，以适应SoC的计算和存储资源限制。常见的优化方法包括权重剪枝、量化和模型压缩等。 5. 部署与集成：将经过优化的模型部署到SoC中，并与摄像头或视频输入设备进行集成。设计适当的接口和数据传输机制，以实现实时的车牌识别功能。 6. 实时车牌识别：在SoC上运行车牌识别系统，通过摄像头或视频输入获取图像数据，经过预处理后输入到CNN模型中进行推理。根据模型的输出结果，进行车牌位置检测和字符识别，最终实现车牌的识别和提取。 需要注意的是，基于SoC的设计需要考虑硬件资源和性能的限制，并进行针对性的优化。同时，还需要进行充分的测试和调试，以保证系统的准确性和稳定性。
评论 42
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

新芯设计

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值