基于Unet的车牌定位系统及其FPGA实现  

作　　者：陈炼祥 施隆照[1] 龚廷顺 

机构地区：[1]福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108

出　　处：《电子制作》2024年第8期57-61,共5页Practical Electronics

摘　　要：针对传统基于边缘检测、颜色和形态学的车牌定位算法易受拍摄角度、光照、天气等复杂背景干扰的问题,本文引入Unet神经网络,提高了车牌定位的准确度。考虑到硬件移植的可行性,重点考虑了Unet网络宽度、输入图像分辨率、非结构化剪枝等对定位精度的影响,得到更为轻量的网络模型,参数总量仅为76K。在FPGA板上搭建测试平台测试实现了97.6%的定位准确率,识别帧率为50FPS,可应用于需边沿计算的场景中。

关 键 词：Unet神经网络 车牌定位 轻量化 FPGA 边沿计算 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN791[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] U495[电子电信—电路与系统]