Design of the License Plate Recognition Platform Based on the DSP Embedded System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The license plate recognition system (LPRS) is a very important development direction of the intelligent transportation systems (ITS). With the development of the society and the enhancement of human living level, the amount of vehicle increases continually and the traffic status is deteriorating gradually, which brings large pressures for the society and the environment. The increasingly crowded city traffic needs more advanced and effective traffic management and control. It has been an important research direction to utilize the license plate recognition technology to enhance the management level and the traffic efficiency, and implement safe intelligent transportation management. In this article, the design, implementation and optimization of the DSP license plate recognition system which takes the TMS320C6201 of TI Corporation as the core chip were introduced. In this system, the video frequency (VF) decoding chip first translates the analog TV image signals obtained from CCD into the digital image signals which are inputted into DSP through FIFO buffer by the control of CPLD, and then aiming at the image, DSP performs the license plate positioning, the license plate character segmentation, the license plate character identification, the optical aberrance emendation, the nonlinear emendation of speed error and other algorithm operations to obtain the result of the license plate identification.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle