Turn Key解決方案:汽車車牌定位識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
2017-11-20 |
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資料介紹
一、項(xiàng)目背景及可行性分析
2.1 項(xiàng)目背景及技術(shù)難點(diǎn)
項(xiàng)目名稱:智能交通:汽車車牌定位識(shí)別;
項(xiàng)目?jī)?nèi)容:本項(xiàng)目是在FPGA前端實(shí)時(shí)完成圖像采集、預(yù)處理、車牌定位和字符分割以及數(shù)據(jù)傳輸工作,在后端完成車牌字符識(shí)別工作。FPGA接收采集的實(shí)時(shí)圖像,在內(nèi)部采用流水線方式依次完成圖像預(yù)處理、車牌定位和車牌字符分割工作,最后通過(guò)高速USB端口將已分割字符傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行字符識(shí)別。其中,圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸是通過(guò)EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze內(nèi)核控制實(shí)現(xiàn)的,這簡(jiǎn)化了FPGA內(nèi)部控制電路;而FPGA內(nèi)部信號(hào)處理電路采用的流水線方式,大大提高了系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理視頻幀的能力。
技術(shù)難點(diǎn):(1)車牌自身特征的多樣性及外界環(huán)境的不確定性導(dǎo)致的定位識(shí)別不準(zhǔn)確;(2)圖像處理算法的較高計(jì)算復(fù)雜度導(dǎo)致的實(shí)時(shí)性不滿足。
2.2 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點(diǎn)
算法:采用了一種基于邊緣檢測(cè)和區(qū)域搜索的車牌定位算法,該算法直觀且運(yùn)算量小,利于硬件實(shí)現(xiàn);
電路實(shí)現(xiàn):FPGA內(nèi)部采用流水線方式依次完成圖像處理、車牌定位和字符分割三部分工作,極大地提高了對(duì)視頻流的實(shí)時(shí)處理能力;
嵌入式控制:采用Xilinx EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze軟核控制完成圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸工作,簡(jiǎn)化了FPGA內(nèi)部的控制電路。
2.3 性能指標(biāo)及可行性分析
設(shè)定的性能指標(biāo):我國(guó)電視視頻標(biāo)準(zhǔn)采用PAL制,其幀頻為 25,因此設(shè)定本系統(tǒng)所需達(dá)到的處理速度為25幀/秒,并可以將字符分割信息通過(guò)USB端口上傳至PC機(jī)或其它設(shè)備。
可行性分析:本方案已經(jīng)過(guò)MATLAB仿真,結(jié)果表明可以有效進(jìn)行車牌的定位、分割和識(shí)別。在保證車牌識(shí)別效果的前提下,通過(guò)對(duì)算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),結(jié)合流水線方式的FPGA實(shí)現(xiàn),可以達(dá)到實(shí)時(shí)性要求。另外,本小組成員均有豐富的FPGA設(shè)計(jì)功底和扎實(shí)的信號(hào)處理理論知識(shí),有能力保證順利完成交付該項(xiàng)目。
二、軟件設(shè)計(jì)方案概述
汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)一般分為三個(gè)部分,即車牌區(qū)域定位、車牌字符分割和車牌字符識(shí)別。為了突出圖像的有用特征,通常在車牌定位之前需要對(duì)所拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理,以達(dá)到更好的定位效果。圖3—1為本項(xiàng)目所設(shè)計(jì)軟件方案流程圖,其中車牌區(qū)域定位部分設(shè)計(jì)采用了一種基于邊緣檢測(cè)和區(qū)域搜索的車牌定位分割算法,其仿真結(jié)果見附錄。

圖3—1 軟件設(shè)計(jì)方案流程圖
3.1 圖像預(yù)處理
在車牌定位之前對(duì)攝像機(jī)所拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理,是指突出圖像中的有用信息,抑制可能對(duì)后續(xù)步驟產(chǎn)生不利影響的無(wú)效信息,以達(dá)到減小運(yùn)算復(fù)雜度、提高識(shí)別效果的目的。圖像預(yù)處理主要包括圖像灰度化、去噪和灰度拉伸三部分。
3.1.1 RGB2Gray
攝像機(jī)所拍攝的圖像一般為RGB彩色圖像,每個(gè)像素包括R、G、B三種顏色分量,每個(gè)顏色分量用8 bit表示,即24 bit表示一個(gè)像素。而灰度圖像是指只包含亮度分量的圖像,每個(gè)像素用8 bit表示,亮度值量化為256級(jí)。對(duì)于車牌識(shí)別,灰度圖像足以滿足要求,且相對(duì)于RGB圖像具有計(jì)算復(fù)雜度低、所需存儲(chǔ)空間小的優(yōu)點(diǎn)。因此,可以把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,計(jì)算公式為Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B。
2.1 項(xiàng)目背景及技術(shù)難點(diǎn)
項(xiàng)目名稱:智能交通:汽車車牌定位識(shí)別;
項(xiàng)目?jī)?nèi)容:本項(xiàng)目是在FPGA前端實(shí)時(shí)完成圖像采集、預(yù)處理、車牌定位和字符分割以及數(shù)據(jù)傳輸工作,在后端完成車牌字符識(shí)別工作。FPGA接收采集的實(shí)時(shí)圖像,在內(nèi)部采用流水線方式依次完成圖像預(yù)處理、車牌定位和車牌字符分割工作,最后通過(guò)高速USB端口將已分割字符傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行字符識(shí)別。其中,圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸是通過(guò)EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze內(nèi)核控制實(shí)現(xiàn)的,這簡(jiǎn)化了FPGA內(nèi)部控制電路;而FPGA內(nèi)部信號(hào)處理電路采用的流水線方式,大大提高了系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理視頻幀的能力。
技術(shù)難點(diǎn):(1)車牌自身特征的多樣性及外界環(huán)境的不確定性導(dǎo)致的定位識(shí)別不準(zhǔn)確;(2)圖像處理算法的較高計(jì)算復(fù)雜度導(dǎo)致的實(shí)時(shí)性不滿足。
2.2 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點(diǎn)
算法:采用了一種基于邊緣檢測(cè)和區(qū)域搜索的車牌定位算法,該算法直觀且運(yùn)算量小,利于硬件實(shí)現(xiàn);
電路實(shí)現(xiàn):FPGA內(nèi)部采用流水線方式依次完成圖像處理、車牌定位和字符分割三部分工作,極大地提高了對(duì)視頻流的實(shí)時(shí)處理能力;
嵌入式控制:采用Xilinx EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze軟核控制完成圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸工作,簡(jiǎn)化了FPGA內(nèi)部的控制電路。
2.3 性能指標(biāo)及可行性分析
設(shè)定的性能指標(biāo):我國(guó)電視視頻標(biāo)準(zhǔn)采用PAL制,其幀頻為 25,因此設(shè)定本系統(tǒng)所需達(dá)到的處理速度為25幀/秒,并可以將字符分割信息通過(guò)USB端口上傳至PC機(jī)或其它設(shè)備。
可行性分析:本方案已經(jīng)過(guò)MATLAB仿真,結(jié)果表明可以有效進(jìn)行車牌的定位、分割和識(shí)別。在保證車牌識(shí)別效果的前提下,通過(guò)對(duì)算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),結(jié)合流水線方式的FPGA實(shí)現(xiàn),可以達(dá)到實(shí)時(shí)性要求。另外,本小組成員均有豐富的FPGA設(shè)計(jì)功底和扎實(shí)的信號(hào)處理理論知識(shí),有能力保證順利完成交付該項(xiàng)目。
二、軟件設(shè)計(jì)方案概述
汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)一般分為三個(gè)部分,即車牌區(qū)域定位、車牌字符分割和車牌字符識(shí)別。為了突出圖像的有用特征,通常在車牌定位之前需要對(duì)所拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理,以達(dá)到更好的定位效果。圖3—1為本項(xiàng)目所設(shè)計(jì)軟件方案流程圖,其中車牌區(qū)域定位部分設(shè)計(jì)采用了一種基于邊緣檢測(cè)和區(qū)域搜索的車牌定位分割算法,其仿真結(jié)果見附錄。

圖3—1 軟件設(shè)計(jì)方案流程圖
3.1 圖像預(yù)處理
在車牌定位之前對(duì)攝像機(jī)所拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理,是指突出圖像中的有用信息,抑制可能對(duì)后續(xù)步驟產(chǎn)生不利影響的無(wú)效信息,以達(dá)到減小運(yùn)算復(fù)雜度、提高識(shí)別效果的目的。圖像預(yù)處理主要包括圖像灰度化、去噪和灰度拉伸三部分。
3.1.1 RGB2Gray
攝像機(jī)所拍攝的圖像一般為RGB彩色圖像,每個(gè)像素包括R、G、B三種顏色分量,每個(gè)顏色分量用8 bit表示,即24 bit表示一個(gè)像素。而灰度圖像是指只包含亮度分量的圖像,每個(gè)像素用8 bit表示,亮度值量化為256級(jí)。對(duì)于車牌識(shí)別,灰度圖像足以滿足要求,且相對(duì)于RGB圖像具有計(jì)算復(fù)雜度低、所需存儲(chǔ)空間小的優(yōu)點(diǎn)。因此,可以把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,計(jì)算公式為Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B。
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