fpga在車牌字符識別方法的設(shè)計(jì)方案

1、FPGA在車牌字符識別方法的設(shè)計(jì)方案在車牌字符識別方法的設(shè)計(jì)方案本文所構(gòu)建的車牌字符系統(tǒng)基于FPGA平臺，具有并行運(yùn)算能力強(qiáng)、接口邏輯豐富等特性，為構(gòu)建實(shí)時(shí)、便攜的車牌字符識別系統(tǒng)提供了一種有效、可行的解決方案。智能交通系統(tǒng)已成為當(dāng)前交通管理發(fā)展的重要方向而車輛牌照識別是計(jì)算機(jī)視覺與模式識別在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一有著廣泛的實(shí)際應(yīng)用前景[1]。傳統(tǒng)的車輛牌照識別大多以PC平臺上的純軟件算法[2][3]或DSP處理器[4]為核

2、心來實(shí)現(xiàn)。由PC機(jī)構(gòu)建的系統(tǒng)非小型化，在系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的方面存在不足，主要用于前期算法的研究；而以通用的數(shù)字信號處理器(DSP)為核心的車牌識別系統(tǒng)外圍電路設(shè)計(jì)復(fù)雜開發(fā)調(diào)試?yán)щy，系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和升級性較差。1系統(tǒng)概述系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)流程如下圖11所示。本系統(tǒng)主要采用Altera公司的DE2開發(fā)板為實(shí)驗(yàn)平臺，根據(jù)該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能，將系統(tǒng)劃分為硬、軟件兩部分，硬件部分包括車牌采集[5][6]和AD轉(zhuǎn)換、車牌預(yù)處理等；軟件部分主要使用Cyclone

3、IIFPGA內(nèi)嵌的NIOSII軟核，采用SOPCBuilder配置生成片上系統(tǒng)，并使用模板匹配算法對車牌進(jìn)行識別，最后識別結(jié)果在LED上顯示。2車牌預(yù)處理2.1粗定位和灰度化車牌定位是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵問題之一，它直接影響了后續(xù)的分割以及識別的準(zhǔn)確率?？紤]到整個(gè)圖像車牌部分的字符顏色和車牌背景顏色差別很大，其灰度級別分布有一定規(guī)律和范圍，兼之車牌的寬度有一定的比例，因此可以將車牌從背景圖片中分離出來。我國現(xiàn)有的車輛主要有藍(lán)底白字牌照、黃底黑

4、字牌照等四種類型。鑒于車牌前景、背景色的顏色特征，可以通過對顏色通道的分析來大致的確定車牌所在的位置以完成車牌位置的粗定位。在確定參數(shù)的時(shí)候，除了要考慮主色的下限參數(shù)以外還要考慮另外二個(gè)通道的上限參數(shù)。經(jīng)過反復(fù)的試驗(yàn)對比后得出經(jīng)驗(yàn)參數(shù)值為：以藍(lán)底白字的車牌為例，在RGB三個(gè)通道中:R10’b0110110000G10’b0111010000B10’0110110000，由以上參數(shù)為掃描閾（1）定位牌照的上下邊界：若某一行的0→1（白到黑

5、）和1→0（黑到白）變化次數(shù)大于設(shè)定的閾值，則設(shè)其為待測車牌的最低點(diǎn)，繼續(xù)掃描直至0→1和1→0變化次數(shù)小于閾值，將該閾值設(shè)為待測車牌的最高點(diǎn)。若最高點(diǎn)與最低點(diǎn)之差大于15，則認(rèn)為目標(biāo)已檢測到，否則繼續(xù)進(jìn)行掃描；如果未檢測到符合上述條件的目標(biāo)，則自動(dòng)門限值重復(fù)以上的操作，直到找到目標(biāo)為止。（2）定位牌照的左右邊界：在找到車牌的上下限后，利用二值圖像在豎直方向上的投影作為特征，從左到右尋找目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)。車牌定位效果如圖31所示：3.2

6、基于垂直灰度法的字符分割在對車牌進(jìn)行定位后，考慮到車牌字符的排放特點(diǎn)與字符間的微小間隙，采用垂直灰度法進(jìn)行車牌字符的分割。主要思想是設(shè)定一個(gè)垂直投影的閾值，判斷投影大于閾值則標(biāo)記并保存，遇到空隙則分割，最后判斷字符區(qū)域的長度是否滿足字符的長度，滿足字符長度的則記錄為有效字符不滿足將剔除繼續(xù)掃描下一個(gè)知道掃描完整行為止。分割效果如圖32。3.3模板匹配我國的車牌，字符標(biāo)志的首位為漢字的省名縮寫，次位為英文字母，再次位為英文字母或阿拉伯?dāng)?shù)字

7、，末四位均為數(shù)字。由于實(shí)際可能出現(xiàn)的英文字母和數(shù)字字符數(shù)目不多，再基于NIOSII軟核的運(yùn)算能力考慮，采用模板匹配方法進(jìn)行字符識別。即將待識別的車牌字符矩陣與庫內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)字符矩陣（標(biāo)準(zhǔn)模版）對比，相似度最大的則認(rèn)為一致。首先將標(biāo)準(zhǔn)模板入庫，按國家車牌標(biāo)準(zhǔn)的大小、字體、字符間距等打印出數(shù)張樣品，其前景、背景清晰，字符沒有斷續(xù)，很少噪聲、且包含了所有可能的車牌字符，作為“標(biāo)準(zhǔn)車牌”，用以采樣制作標(biāo)準(zhǔn)字符矩陣庫。把每一張“標(biāo)準(zhǔn)車牌”分割出來的字