基于FPGA的车牌识别.ppt

基于FPGA车牌识别系统 指导老师：翟建芳 小组成员：邹玉龙 苟旭博 于洋 李少华 项目背景 随着经济与生活水平的提高，车辆的数目日益增多，对车辆的自动化管理显得日益重要。 总体上看，对车辆的管理，已经成为国家交通运输的重要内容。 传统的车辆管理系统是在对图像进行采集后进行存储，之后传送至计算机内进行人工识别。 如果单靠人工进行管理，浪费了大量的精力与物力。 很显然，传输图像有许多多余，而且这种工作对于人类来说很枯燥与无价值。 项目产品特点 本系统采用FPGA来做车牌自动识别，能在以下几个方面应用并体现出优越性： 停车场乱停车辆：在交通不是繁忙地段可以传输文字。 车辆的追踪：可以根据该车辆在数据库的信息，查出该车出现过位置 节约存储空间 节约人力资源 体积小，可靠性高 理论基础 模式识别、数字图像处理、数字信号处理以及概率统计理论基础，通过FPGA的灵活编程实现自己计算方法。通过功能仿真、综合后仿真和时序仿真后，确保编写出的模块正确性，就可以把编写好的各个功能模块下载到FPGA内部或者片外的配置器件中。 硬件平台 开发流程 FPGA系统开发流程可分为软件与硬件，从硬件寄存器操作和算法程序代码编写两方面进行开发。 软件平台 *)Xilinx ISE：仿真，对算法、关键路径、流水线、有限状态机等优化，软核与EDK的应用。 *)Synplify：综合下载到FPGA *)Modelsim：功能仿真 *)Xilinx AccelDSP:数字信号处理工具 *)Xilinx platform studio(XPS):在集成环境GUI中创建完成嵌入式设计 *)Xilinx software development kit(SDK):对XPS的一些补充，包括中断定时器控制等 *)可编程网表构造(platform generator):以及验证测试软件 系统功能确定 图像数据传送到FPGA上，通过算法实现将车牌上字符显示在LCD上 研发预期成果 系统指标 性能：以O（n）=1s实现识别功能。 成本：spartan-3e(700元) virtex-5(10290元)； 开发人员费用（0元）； 模式识别、数字图像处理视频（0元）； 相关FPGA书籍以及网络资源（0元）； 功耗：本身传输字符小容量并且使用交流电。 功耗因素影响较弱。 可靠性：达到60%识别率，车牌倾斜角度不超过10度内， 可以成功识别。 系统阶段产品时间 阶段分析 阶段一：理论调研 对车牌涉及的图像、算法、模式识别、FPGA、总线协议知识进行调研作为理论基础。 阶段二：分割字符 将图像数据输入FPGA中，基于常用的垂直投影算法，使用变换的分割阈值，经过迭代循环，达到字符分割。 阶段三：识别 车牌上的字符由字母，数字，汉字构成。由模式识别中的聚类来看一共是26+10+34个聚类中心，对采集来的数据进行滤波等处理后进行聚类 结构匹配，由于已知是70个聚类，所以采用K均值聚类法来进行分类决策 算法：在FPGA上使用软核对其进行K均值迭代计算，将样本与已经有的聚类通过最小距离进行匹配。这里K中聚类的数目、初始值、模块集合分布会影响算法速度，如果可以优化出能快速选中相邻的聚类，可以大大的提高实时要求。 阶段四：定位 车牌的提取，采用多个特征（颜色分量，灰度图，形状大小）进行对车牌的定位提取出车牌图像，FPGA上并行处理后给出决策判定。 阶段五（*）：传输 通过通信协议进行对经过处理的图像数据与PC的互联。 关键技术分析 字符分割：将背景中有意义的单个字符提取出来，为识别打下基础。 字符分割技术有许多比如：车牌区域纹理特征、数学形态学、Hough变换都能分割字符。 本系统字符分割流程：二值化-有哪些信誉好的足球投注网站字符边界-执行分割 由于字符块在竖直方向上的投影必然在字符间取得局部最小，因此字符 正确分割位置应该在上述局部最小值附近，所以采用垂直投影方法实现。 这里是基于车牌已经定位情况。明确白色灰度值255，黑色灰度值0。 分割流程：二值化-有哪些信誉好的足球投注网站字符边界-执行分割 *)二值化：将灰度图像选取一个适当的阈值变为黑白图像，可以根据需求 设置不同的阈值以便进行分割。 *)寻找字符边框：竖直扫描图像出现灰度值连续超过某个定值，确定上下 边界；横向扫描图像出现灰度值连续超过某个定值，确定左右边界。也 可以采用Hough变换（原坐标系下对应的线在参数左边系下呈现成点）求得。