基于嵌入式的车牌识别系统

论文摘要

随着科学技术的发展,现代社会已经进入了信息时代,自动化的信息处理水平也在不断提高,并广泛应用于人们社会生活的各个领域。而且随着人们生活水平的提高,私家车的数量和道路的建设也越来越多,所以交通管理系统会朝着智能交通系统的方向发展,而车辆牌照识别技术是智能交通系统的关键,起着至关重要的作用。车辆牌照识别技术是从一副图像中自动定位,并对牌照区域图像进行字符分割,最后对字符进行正确识别,从而达到识别车辆的目的。本文应用基于NIOSⅡ嵌入式处理器的SOPC技术,采用QuartusⅡ、SOPC Builder及Matlab等开发工具,创建和配置了NIOSⅡ软核处理器,生成了系统的核心硬件电路和软件开发包,并对硬件电路进行了调试；在系统的软件设计中,对车牌识别流程中的算法进行分析和比较,利用C语言设计了适合本系统的车牌识别算法程序；对采集的车牌图像进行实验,车牌识别效果较好。整个系统将算法和多种接口功能在一个FPGA芯片上实现,系统具有软硬件可重构、编程灵活等特点。实验测试结果表明,该系统工作稳定,能满足图像处理的工作环境要求,并为以后进行高性能的车牌识别算法开发提供了一个很好的硬件平台。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 车牌识别的目的和意义
• 1.2 车牌识别的研究现状
• 1.3 本文的主要内容
• 第二章 车牌识别的预备知识
• 2.1 车牌识别算法预备知识
• 2.2 硬件平台的介绍
• 2.3 本章小结
• 第三章 系统总体方案设计
• 3.1 系统的功能分析
• 3.2 系统的整体方案设计
• 3.3 系统硬件设计
• 3.3.1 NiosⅡ嵌入式系统简介
• 3.3.2 系统的框架搭建
• 3.4 本章小结
• 第四章 车牌识别图像预处理的算法研究及实现
• 4.1 车牌识别算法流程
• 4.2 灰度转换
• 4.2.1 灰度转换的原理
• 4.2.2 灰度转换的实现
• 4.3 图像的梯度锐化
• 4.3.1 图像的梯度锐化原理
• 4.3.2 图像的梯度锐化的实现
• 4.4 图像的中值滤波
• 4.4.1 中值滤波的原理
• 4.4.2 中值滤波的实现
• 4.5 结果实测及分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 车牌牌照识别的算法研究及实现
• 5.1 车牌牌照区域的定位
• 5.1.1 两种汽车牌照定位方法的比较、改进及实现
• 5.1.2 牌照区域的二值化
• 5.1.3 结果实测及分析
• 5.2 车牌字符切分
• 5.2.1 两种车牌字符切分方法的介绍及比较
• 5.2.2 车牌字符切分的实现
• 5.2.3 结果实测及分析
• 5.3 字符识别
• 5.3.1 字符识别的原理
• 5.3.2 字符识别的实现
• 5.3.3 结果实测及分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢