基于DSP的汽车牌照识别技术深度剖析与应用

本篇硕士学位论文深入探讨了"基于DSP的汽车牌照识别技术研究"这一主题，作者张晓勇，专业背景为控制理论与控制工程，由李捍东和丁黔林两位指导教师指导。论文针对当前道路交通监控系统中车牌识别存在的问题，如价格高、性能不佳、识别速度慢、识别率低和缺乏软件知识产权保护等，提出了利用数字信号处理器(DSP)来改进车牌识别系统。 论文分为两大部分：首先，作者对基于Visual C++的汽车牌照识别算法进行了研究，涉及牌照区域定位和字符识别。在这个阶段，作者采用了人工神经网络，特别是BP神经网络，优化了识别算法，取得了令人满意的识别效果。这种方法有助于提高识别精度和效率，克服传统通用计算机软件的局限。 其次，论文重点介绍了在DSP系统开发中的实践，通过针对DM642评估板进行硬件和驱动程序的研究，开发出适应车牌识别的应用程序。这一部分不仅加深了对DSP硬件的理解，还通过实际试验验证了系统的功能性。利用DSP的优势，论文强调了在性能、成本、机动性和知识产权保护等方面相比于通用计算机解决方案的显著优势。 论文的结构清晰，从引言部分开始，概述了车辆牌照识别在智能交通领域的重要性，然后深入到技术细节，最后详述了研究方法和实验结果。本文旨在解决现有车牌识别技术的瓶颈，推动智能化道路交通管理系统的进步，同时也展示了DSP技术在特定领域的应用潜力和价值。通过这篇论文，作者展示了扎实的理论基础和实践经验，为后续的车牌识别技术发展提供了有价值的参考。