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基于ARM的嵌入式车牌检测算法

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传统车牌检测算法复杂度高,数据量大,而嵌入式平台的计算能力和储存空间受到一定限制,为了解决资源受限的问题,设计了一种基于ARM的嵌入式车牌检测算法.该算法采用基于Harr特征和Adaboost的级联分类器的方法完成车牌的检测,然后针对ARM平台在编译器、处理速度及存储空间上与PC机的差异,进行了降采样、浮点数转换、软件流水及编译器优化等一系列优化.最后通过实验分析了该算法的性能,实验结果表明,该嵌入式车牌检测算法具有较好的检测率,运行速度快,鲁棒性高.

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来源
《第七届中国信息融合大会》|2015年|430-433|共4页
会议地点青岛
作者
Li Xiaoqin; 李晓琴; Jin Lizuo; 金立左;
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作者单位

中国航空学会信息融合分会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
车牌检测; 优化设计; 精简指令集微处理器; 运行效率;

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