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项目信息
项目名称: 基于Zynq平台的车牌定位和识别 (转到SVN--转到TRAC
项目信息:
应用领域:汽车
设计摘要:
随着经济与生活水平的提高,车辆的数量越来越多。传统的方法是通过对图像进行采集然后存储,最后送入PC中进行人工识别。单靠这种方法已经不能满足要求了,在智能交通系统已成为当前交通管理发展的重要方向, 而车辆牌照识别是计算机视觉与模式识别在智能交通领域应用的重要研究课题之一 ,有着广泛的实际应用前景。传统的车辆牌照识别大多以PC平台上的纯软件算法或DSP处理器为核心来实现。由PC机构建的系统非小型化,在系统实时性的方面存在不足,主要用于前期算法的研究;而以通用的数字信号处理器(DSP)为核心的车牌识别系统外围电路设计复杂, 开发调试困难,系统的可扩展性和升级性较差。而基于FPGA平台的方法,具有并行运算能力强、接口逻辑丰富等特性,为构建实时、便携的车牌字符识别系统提供了一种有效、可行的解决方案。本文的设计目标是能够准确、实时的从图片中提取出车牌号码,并通过VGA接口显示出来。
系统原理和技术特点:

  通过摄像头采集数据,并送入FPGA中进行车牌的识别,并经过字符分割、识别,最终将车牌号码显示在显示器上。

车牌定位: 车牌定位是整个系统的关键问题之一,它直接影响了后续的分割以及识别的准确率。考虑到整个图像车牌部分的字符颜色和车牌背景颜色差别很大,其灰度级别分布有一定规律和范围,兼之车牌的宽度有一定的比例,因此可以将车牌从背景图片中分离出来。粗定位完成后,为了抑制车牌图像在采集时产生的椒盐噪声等脉冲噪声影响,改善图像质量,对灰度化后的车牌图像进行中值滤波处理。在经过处理后的图像中,通过车牌的彩色特性对车牌进行预定位后,再根据车牌号码的字母和数字在二值化后的特性准确定位出车牌的位置,如果此时定位出车牌的位置在彩色通道预定位的车牌区域内,则说明车牌位置已经确定,如果不在彩色通道定义的车牌位置范围之内,则需要重新判断。完成车牌的上下、左右边界后,需要对字符进行分割,分割完成后进行字符识别,因为车牌只有字符、数字和汉字三种形式,可以构建模型对其进行模板匹配,最终将车牌显示到显示屏上。

 

系统框图.jpg
系统框图:系统框图.jpg
软件流程介绍: 软件流程设计.pdf [394.7 KB]
计划书:OpenHW设计方案V0.3.doc [194 KB]
当前项目状态: 基本功能已经完成
参赛信息:
指导老师姓名: 马志欣
指导老师职称: 副教授
学校: 西安电子科技大学
研究方向: 网络多媒体、嵌入式系统以及工业自动化
参赛情况: OpenHW12开源硬件与嵌入式计算大赛
需求信息:
拟采用的平台:ZED板
是否需要设计扩展板?
需要的基本功能:
最新版本:
暂无发布的版本信息   了解目前项目的开发进度
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