資料介紹
一、項目背景及可行性分析
2.1 項目背景及技術(shù)難點
項目名稱:智能交通:汽車車牌定位識別;
項目內(nèi)容:本項目是在FPGA前端實時完成圖像采集、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別工作。FPGA接收采集的實時圖像,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,最后通過高速USB端口將已分割字符傳輸?shù)胶蠖诉M行字符識別。其中,圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸是通過EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze內(nèi)核控制實現(xiàn)的,這簡化了FPGA內(nèi)部控制電路;而FPGA內(nèi)部信號處理電路采用的流水線方式,大大提高了系統(tǒng)實時處理視頻幀的能力。
技術(shù)難點:(1)車牌自身特征的多樣性及外界環(huán)境的不確定性導(dǎo)致的定位識別不準確;(2)圖像處理算法的較高計算復(fù)雜度導(dǎo)致的實時性不滿足。
2.2 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點
算法:采用了一種基于邊緣檢測和區(qū)域搜索的車牌定位算法,該算法直觀且運算量小,利于硬件實現(xiàn);
電路實現(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,極大地提高了對視頻流的實時處理能力;
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,簡化了FPGA內(nèi)部的控制電路。
2.3 性能指標及可行性分析
設(shè)定的性能指標:我國電視視頻標準采用PAL制,其幀頻為 25,因此設(shè)定本系統(tǒng)所需達到的處理速度為25幀/秒,并可以將字符分割信息通過USB端口上傳至PC機或其它設(shè)備。
可行性分析:本方案已經(jīng)過MATLAB仿真,結(jié)果表明可以有效進行車牌的定位、分割和識別。在保證車牌識別效果的前提下,通過對算法結(jié)構(gòu)進行改進,結(jié)合流水線方式的FPGA實現(xiàn),可以達到實時性要求。另外,本小組成員均有豐富的FPGA設(shè)計功底和扎實的信號處理理論知識,有能力保證順利完成交付該項目。
二、軟件設(shè)計方案概述
汽車車牌識別系統(tǒng)一般分為三個部分,即車牌區(qū)域定位、車牌字符分割和車牌字符識別。為了突出圖像的有用特征,通常在車牌定位之前需要對所拍攝圖像進行預(yù)處理,以達到更好的定位效果。圖3—1為本項目所設(shè)計軟件方案流程圖,其中車牌區(qū)域定位部分設(shè)計采用了一種基于邊緣檢測和區(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)計方案流程圖
3.1 圖像預(yù)處理
在車牌定位之前對攝像機所拍攝圖像進行預(yù)處理,是指突出圖像中的有用信息,抑制可能對后續(xù)步驟產(chǎn)生不利影響的無效信息,以達到減小運算復(fù)雜度、提高識別效果的目的。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
攝像機所拍攝的圖像一般為RGB彩色圖像,每個像素包括R、G、B三種顏色分量,每個顏色分量用8 bit表示,即24 bit表示一個像素。而灰度圖像是指只包含亮度分量的圖像,每個像素用8 bit表示,亮度值量化為256級。對于車牌識別,灰度圖像足以滿足要求,且相對于RGB圖像具有計算復(fù)雜度低、所需存儲空間小的優(yōu)點。因此,可以把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,計算公式為Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B。
2.1 項目背景及技術(shù)難點
項目名稱:智能交通:汽車車牌定位識別;
項目內(nèi)容:本項目是在FPGA前端實時完成圖像采集、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別工作。FPGA接收采集的實時圖像,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,最后通過高速USB端口將已分割字符傳輸?shù)胶蠖诉M行字符識別。其中,圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸是通過EDK內(nèi)嵌的MicroBlaze內(nèi)核控制實現(xiàn)的,這簡化了FPGA內(nèi)部控制電路;而FPGA內(nèi)部信號處理電路采用的流水線方式,大大提高了系統(tǒng)實時處理視頻幀的能力。
技術(shù)難點:(1)車牌自身特征的多樣性及外界環(huán)境的不確定性導(dǎo)致的定位識別不準確;(2)圖像處理算法的較高計算復(fù)雜度導(dǎo)致的實時性不滿足。
2.2 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點
算法:采用了一種基于邊緣檢測和區(qū)域搜索的車牌定位算法,該算法直觀且運算量小,利于硬件實現(xiàn);
電路實現(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,極大地提高了對視頻流的實時處理能力;
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,簡化了FPGA內(nèi)部的控制電路。
2.3 性能指標及可行性分析
設(shè)定的性能指標:我國電視視頻標準采用PAL制,其幀頻為 25,因此設(shè)定本系統(tǒng)所需達到的處理速度為25幀/秒,并可以將字符分割信息通過USB端口上傳至PC機或其它設(shè)備。
可行性分析:本方案已經(jīng)過MATLAB仿真,結(jié)果表明可以有效進行車牌的定位、分割和識別。在保證車牌識別效果的前提下,通過對算法結(jié)構(gòu)進行改進,結(jié)合流水線方式的FPGA實現(xiàn),可以達到實時性要求。另外,本小組成員均有豐富的FPGA設(shè)計功底和扎實的信號處理理論知識,有能力保證順利完成交付該項目。
二、軟件設(shè)計方案概述
汽車車牌識別系統(tǒng)一般分為三個部分,即車牌區(qū)域定位、車牌字符分割和車牌字符識別。為了突出圖像的有用特征,通常在車牌定位之前需要對所拍攝圖像進行預(yù)處理,以達到更好的定位效果。圖3—1為本項目所設(shè)計軟件方案流程圖,其中車牌區(qū)域定位部分設(shè)計采用了一種基于邊緣檢測和區(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)計方案流程圖
3.1 圖像預(yù)處理
在車牌定位之前對攝像機所拍攝圖像進行預(yù)處理,是指突出圖像中的有用信息,抑制可能對后續(xù)步驟產(chǎn)生不利影響的無效信息,以達到減小運算復(fù)雜度、提高識別效果的目的。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
攝像機所拍攝的圖像一般為RGB彩色圖像,每個像素包括R、G、B三種顏色分量,每個顏色分量用8 bit表示,即24 bit表示一個像素。而灰度圖像是指只包含亮度分量的圖像,每個像素用8 bit表示,亮度值量化為256級。對于車牌識別,灰度圖像足以滿足要求,且相對于RGB圖像具有計算復(fù)雜度低、所需存儲空間小的優(yōu)點。因此,可以把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,計算公式為Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B。
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