一种基于FPGA的二值神经网络车牌识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110751150A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201910937139.1

    申请日:2019-09-29

    Abstract: 本发明涉及基于FPGA的二值神经网络车牌识别方法及系统,方法包括:步骤1:利用图像预处理模块对输入图像做细化处理,并得到灰度图;步骤2:利用车牌定位提取模块对灰度图进一步处理以完成车牌的定位提取;步骤3:利用车牌字符分割模块对定位提取的车牌字符进行分割,并二值化形成尺寸固定的图像块;步骤4:对二值神经网络模块中的二值神经网络进行训练,利用训练完毕的二值神经网络模型对尺寸固定的图像块进行识别,并输出结果,方法配套的系统包括图像预处理模块、车牌定位提取模块、车牌字符分割模块和二值神经网络模块且基于FPGA平台实现。本发明将神经网络与FPGA硬件相结合,充分发挥两者优势,在保证车牌识别精度同时,实现了高效、低功耗。

    固体物料筛选机
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN209772670U

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201920433664.5

    申请日:2019-04-04

    Abstract: 本实用新型公开一种固体物料筛选机,包括:支架及固定在所述支架上的驱动装置、上料装置、导料装置和圆锥台形的筛料装置;驱动装置分别连接并驱动上料装置、导料装置、筛料装置,使上料装置将固体物料通过导料装置传送至筛料装置,其中,筛料装置包括多个首尾相连的圆锥台形的筛料段,每个筛料段包括设置在表面的筛网,相邻的两个筛料段中靠近导料装置的筛料段的筛网的网孔较小;筛网包围形成筛料通道,筛料通道的内径沿网孔增大的方向增大,由此随着筛料装置的旋转,使得不同大小的固体物料从不同的筛料段漏出,用占地面积较小的结构实现了固体物料的分级筛选。

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