基于FPGA的車牌定位與識(shí)別

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摘要 隨著我國(guó)交通事業(yè)的不斷的發(fā)展，機(jī)動(dòng)車已經(jīng)擁有了非常龐大的數(shù)量，人工管理由于成本和效率的原因，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)代交通的要求。針對(duì)人工管理的不足，需要設(shè)計(jì)出一種技術(shù)較先進(jìn)、自動(dòng)化程度較高的車牌識(shí)別系統(tǒng)。車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是結(jié)合現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，檢測(cè)受監(jiān)控路面的車輛并提取車輛牌照信息的一種技術(shù)。它以數(shù)字圖像處理、數(shù)字圖像采集、模式識(shí)別等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)，首先得到攝像機(jī)拍攝到的圖片，并對(duì)視頻序列進(jìn)行分析，然后經(jīng)過(guò)一系列處理來(lái)識(shí)別出車輛上的車牌號(hào)碼，從而實(shí)現(xiàn)車牌自動(dòng)識(shí)別的過(guò)程。在識(shí)別出車牌號(hào)碼的基礎(chǔ)上，進(jìn)行后續(xù)處理可以實(shí)現(xiàn)出一些完整的功能，比如：停車場(chǎng)車輛監(jiān)管和識(shí)別系統(tǒng)、高速公路收費(fèi)站自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)、高速公路超速管理系統(tǒng)、車輛違章記錄系統(tǒng)等等。對(duì)于減輕交通堵塞、交通道路自動(dòng)化管理、城市公路治安有非常重要的意義。
由于車牌識(shí)別需要較快的識(shí)別速度，因此本文選擇FPGA作為攝像頭識(shí)別的芯片，該芯片能夠?qū)崿F(xiàn)較快的圖像采集和算法識(shí)別，同時(shí)將其與Linux相結(jié)合，由FPGA實(shí)現(xiàn)快速的圖像采集和部分快速處理算法，ARM處理器實(shí)現(xiàn)大部分的算法處理，從而增加了車牌識(shí)別系統(tǒng)的靈活性。
本車牌識(shí)別系統(tǒng)采用Zynq-7000芯片。Zynq-7000芯片作為XILINX最新的Soc All Programmable芯片，集FPGA和ARM于一身，軟硬件完全可重定制，使用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)來(lái)達(dá)到一款Zynq芯片大于FPGA加ARM兩塊芯片的效果。


關(guān)鍵詞：圖像處理 車牌識(shí)別 FPGA Linux Zynq-7000


FPGA-based license plate location and recognition
Abstract With the continuous development of our transport services, motor vehicle already has a very large number of manual management due to cost and efficiency reasons, has been far from meeting the requirements of modern traffic. For lack of labor management, the need to design a more advanced technology, high degree of automation of license plate recognition system. Automatic license plate recognition technology is a combination of modern science and technology, to detect the monitored road vehicles and extract a technical vehicle license information. It uses digital image processing, digital image acquisition and pattern recognition technology as the foundation of modern science, the first video camera to get pictures and video sequences were analyzed, and then through a series of processing to identify the license plate number of the vehicle, in order to achieve automatic license plate recognition process. In recognition of the license plate number, based on the follow-up treatment can achieve some full functionality, such as: parking a vehicle monitoring and identification system, highway toll station automatic toll system, highway speeding management systems, vehicle violation records systems, etc. . To alleviate the traffic congestion, traffic automation management, urban roads policing has very important significance.
Since the license plate recognition require faster recognition speed, so this article select FPGA as camera identification chip that enables faster image acquisition and recognition algorithms, while combining it with Linux, by the FPGA to achieve rapid image acquisition and partial Fast processing algorithms, ARM processors to achieve most of the algorithm processing, thereby increasing the flexibility of the license plate recognition system.
The license plate recognition system using Zynq-7000 chip. Zynq-7000 chip as XILINX latest Soc All Programmable chip, FPGA and ARM on a set of hardware and software can be fully customized heavy use of hardware and software co-design to achieve a greater Zynq chip FPGA plus two ARM chip effect.

Keywords:Image processing License Plate Recognition FPGA Linux Zynq-7000

目錄
第1章 緒論 1
1.1 車牌識(shí)別技術(shù)概述 1
1.1.1 車牌識(shí)別背景 1
1.1.2 車牌識(shí)別技術(shù) 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容 4
1.3.1 系統(tǒng)總體框架及流程 4
1.3.2 研究?jī)?nèi)容 5
第2章 車牌預(yù)處理 6
2.1 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì) 6
2.1.1 Zynq-7000開(kāi)發(fā)板 6
2.1.2 硬件平臺(tái)結(jié)構(gòu)框圖 7
2.2 OpenCV簡(jiǎn)介和特點(diǎn) 7
2.3 形態(tài)學(xué) 8
2.4 Sobel算子 8
2.5 HSV圖像格式簡(jiǎn)介 10
2.6 Hough變換算法 11
2.7 圖像的灰度化技術(shù) 12
2.8 圖像的二值化技術(shù) 13
2.8.1 局部自適應(yīng)二值化 13
2.8.2 局部二值化 13
2.9 圖像的刪除噪點(diǎn)技術(shù) 14
2.9.1 均值濾波器 14
2.9.2 中值濾波器 14
第3章 車牌特征分析 15
3.1 車牌的特征 15
3.1.1 形狀特征 15
3.1.2 字符特征 15
3.2 車牌定位方法 15
3.3 車牌去除邊框及鉚釘 16
3.4 字符分割 17
3.5 字符識(shí)別 18
3.5.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符匹配 18
3.5.2 模板匹配 18
第4章 車牌定位 20
4.1 車牌定位流程 20
4.2 圖像讀取 20
4.3 HSV格式轉(zhuǎn)換 22
4.4 車牌初步定位 25
4.5 車牌的精準(zhǔn)定位 27
4.6 基于Hough算法的傾斜檢測(cè) 28
4.7 車牌預(yù)處理 29
第5章 字符分割與識(shí)別 31
5.1 字符識(shí)別流程 31
5.2 去除鉚釘和邊框 31
5.3 字符分割 32
5.4 字符歸一化 33
5.5 字符的識(shí)別 33
第6章 總結(jié)與展望 34
6.1 總結(jié) 34
6.2 展望 34
致謝 36
參考文獻(xiàn) 37
附錄 39