自動車牌檢測系統（AVLPDS）是從圖像中提取車牌信息的一種方法。除了安全方面外，該系統還用于許多應用，即。電子支付系統、高速公路、交通干道監控系統等，本文提出了邊緣化、連通分量化和直方圖化三種算法中最有效算法的FPGA算法模型。每種方法都是根據精確性和召回率進行分析，以確定每種方法的成功率。經過比較，可以說基于直方圖的方法具有簡單、快速的優點。因此，本文采用基于直方圖的邊緣處理方法對車牌進行檢測，并給出了AVLPDS的FPGA實現方法。整個系統采用Matlab Simulink和Xilinx系統生成器（XSG）實現，將XSG應用于圖像處理，有效地降低了結構設計的復雜性，有助于硬件協同仿真。該算法對不同的輸入圖像集進行了精度檢驗，并取得了顯著的性能改善，從而實現了基于FPGA的AVLPD硬件實現。

　　近年來，AVLPDS在交通執法、停車場出入控制、自動收費、道路交通監控、電子支付系統、高速公路、交通檢查干線監控系統等領域得到了廣泛的應用，具有廣泛的應用前景。D圖像處理領域的研究人員非常關注。AVLPDS可以根據不同的環境變化和車牌變化（如照明、背景、位置、數量、尺寸等）來處理車牌。本文提出了一種改進的基于直方圖邊緣處理技術的AVLPDS仿真模型。提出了一種有效的基于FPGA的AVLPDS系統硬件耦合方法。這種系統的硬件實現提供了并行性，從而大大縮短了處理時間。在硬件實現之前，使用了該算法的matlab實現作為概念證明。20年來，avlpds一直是一個令人關注的問題。早期的方法主要是基于邊界提取的邊界線提取算法，如基于邊界的算法，該算法采用了Hough變換（HT）原理，但除了時間復雜度外，該過程消耗的內存也有點高。提出了一種基于連接成分的顏色聚類方法，該方法將顏色聚類與一組匹配、合并分析和一組啟發式原理結合在一起進行文本檢測。如作者所述，不規則的反射會導致無根據的字符分割，從而提高了該方法的誤報警率。在應用細化操作并計算具有0_、45、90_和135_傾斜度的像素數后，使用了一種創建特征向量的基于邊緣的文本提取方法。但是，如果邊緣中有任何停頓，則基于邊緣的方法將失敗。將嵌入式DSP視覺平臺與支持向量機相結合的AVLPDS系統的FPGA和基于DSP的實現已經使用了許多算法、基于神經網絡的技術、形態運算與加速器、背景建模和基于像素分類的車牌檢測，但這些算法處理時間長，檢測率低，影響了它們的實際實現。唯一涉及到使用一個FPGA實現AVLPDS的工作是在進行的工作。提出了一種新的車牌提取技術，稱為基于直方圖的邊緣處理。在這種方法中，計算出垂直和水平的直方圖，然后通過低通濾波器從而進一步執行車牌分割。由于上述統計方法的簡單性和魯棒性，本文的主要工作是在Matlab Simulink平臺上對其進行建模。該模型在基于FPGA的AVLPDS硬件實現中得到了進一步的應用。實驗結果表明，基于直方圖的邊緣處理技術在硬件上實現效果良好，計算量小。論文的其余部分組織如下；所有三種算法的詳細方法在第二節中進行了描述。第三節給出了所有三種算法的仿真結果和比較。第四節給出了建議的工作。第五節給出了實驗結果。第六節總結了工作并列出了未來的方向。