基于FPGA的车牌识别算法研究

基于FPGA的车牌识别算法研究作者：刘伟刘广文来源：《科技资讯》 2014年第24期刘伟刘广文(长春理工大学吉林长春 130022)摘要:车牌自动识别系统在实现智能交通系统方面发挥着重要作用,整个系统包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分。

本设计先确定车牌在获取图像中的具体位置,从而把车辆牌照定位出来,进而对车牌用局部投影的方法进行字符分割,最后采用模板匹配法进行车牌字符的识别。

本文提出的方法具有实时采集视频图像,车牌定位准确,分割及识别效率高的优点。

关键词:FPGA 车牌识别局部投影模板匹配中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)08(c)-0026-01随着道路交通智能化的逐渐普及,我国的道路交通事业迅猛发展,传统的管理模式已经满足不了实际的需要,自动化、嵌入式和图像处理等技术在交通领域的广泛使用大大的提高了道路交通智能化的水平,对车辆牌照的识别技术在交通管理方面的重要性也日益凸显。

由于每个机动车都有其唯一的汽车牌照,因此,通过获取到车牌信息就可以对驾车人进行有效的道路交通管理,车辆牌照识别系统的正确率识别率大小也就显的日趋重要。

本文设计完全满足系统实时性的要求。

1 工作过程车牌识别系统在智能交通系统中应用广泛,其中数字图像处理与字符识别是最重要的两门技术。

系统总体框图如图1所示,其基本工作过程如下。

(1)当有车辆经过拍摄区域时,预先设置好的光电传感器被触发,并唤醒识别系统,使其处于工作状态。

负责连接摄像头的光快门此时控制设置在车辆四周的高清相机同时对车辆进行抓拍,从而获取图像。

(2)抓拍到的图像经过视频卡输入计算机进行预处理,预处理过程主要包括图像转换、图像增强、中值滤波和水平校正等。

(3)检索模块负责搜索与检测牌照,并定位、分割出包含车牌字符信息的矩形区域。

(4)对车牌的七个字符进行二值化处理,并分割出单个字符,最后输入字符识别系统进行识别。

基于FPGA可编程逻辑器件实现智能交通车辆识别检测系统的设计引言课题研究背景望能交通系统是将先进的信息技术、移动通值技术和计算机技术应用在交通网络，建设一种全方位的、实时准确的综合运输和管理系统，实现道路交通和机动车辆的自动化管理。

自动化的发展在交通管理领域产生了一系列的应用，比如道路收费、车载导航系统和车联网等。

这些应用对于车辆的识别检测、安全管理也提出了越来越高的要求。

车牌识别系统研究现状及难点车牌识别系统，采用的主要方法是通过图像处理技术，对采集的包含车牌的图像进行分析，提取车牌的位置，完成字符分割和识别的功能。

随着计算机技术的发展，对于单个字符的识别已经有非常完善的解决方法，车牌识别系统准确性主要受限于图像信息的获取，识别失败也大多数是由获取图像不理想导致。

存在的问题包括车牌图像的倾斜、车牌自身的磨损、光线的干扰都会影响到定位的精度。

对于车牌识别系统来说，识别车牌的准确性和快速性往往是互相矛盾的存在，快速实时的捕捉和处理图像往往会使用来识别的字符产生较大的失真，而不能满足识别算法的要求，同时为了保证车牌识别的准确性经常会牺牲识别的速度，比如需要车牌在摄像头前保持更长的一段时间才能完成识别。

1、设计和系统模块概述1.1作品介绍本作品是基于紫光PGT180H的车牌识别系统，包括了紫光开发板、带FIFO 的0V7725摄像头、像素为320x240的1CD显示屏以及搭载了摄像头和1CD的PCB板。

系统采用0V7725摄像头采集图片，通过RGB转HSV的模块并根据HSV值提取出蓝色部分，经过detect模块检测有无车牌，然后对图像进行处理得到车牌的四个顶点，利用线性内插的方法获得固定大小的图像，提取出车牌中的7个包含字符的图像矩阵，然后使用训练好的独绝1维分别对其进行运算分析，最后识别出结果并显示到1CD上。

本项目的具体工作如下。

⑴车牌定位检测。

针对摄像头获取的图像受到车牌模糊、光照强度的影响，采用HSV格式的图像二值化方法，提出了一种通过扫描二值化图像检测车牌四个顶点的方法，得到了车牌的位置区域，根据设定判断依据检测车牌是否存在于摄像头前，检测成功后自动完成识别功能。

基于深度学习的车牌识别算法研究一、引言车牌识别是现代智能交通系统中的一个重要应用，目前已经被广泛应用在城市交通管理、道路安全监控、车辆出入管理等领域。

车牌识别算法是实现车牌识别的核心技术，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的车牌识别算法也得到了快速的发展。

本文主要研究基于深度学习的车牌识别算法，并探讨其在实际应用中的表现和优化。

二、基于深度学习的车牌识别算法基于深度学习的车牌识别算法主要分为以下几个步骤：1.车牌定位车牌定位是车牌识别算法的第一步，其目的是从整个图像中找到车牌。

定位车牌的方法主要有基于特征的方法、基于区域的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于深度学习的方法在车牌定位的准确性和鲁棒性方面有了较大的提升。

2.车牌字符分割车牌字符分割是车牌识别算法的第二步，其目的是将车牌中的字符进行分割。

字符的分割准确性对识别车牌的准确性有着重要的影响，因此该步骤的准确性是算法的关键之一。

3.字符识别字符识别是车牌识别算法的第三步，其目的是将车牌中的字符识别出来。

字符识别可以使用传统的机器学习算法，也可以使用基于深度学习的算法。

近年来，基于深度学习的字符识别算法在准确性和识别速度上都得到了较大的提升。

4.车牌识别车牌识别是车牌识别算法的最后一步，其目的是将车牌中的字符组合成完整的车牌号码。

识别出车牌号码后，还需要进行车牌的区分和匹配，以便进行后续的交通管理或安全监控工作。

三、基于深度学习的车牌识别算法的实现基于深度学习的车牌识别算法的实现过程如下：1.数据预处理数据预处理是基于深度学习的车牌识别算法的第一步，其目的是将原始图像进行处理，使其能够被深度学习算法所接受。

数据预处理包括图像格式转换、数据增强、标准化等过程。

2.网络设计网络设计是基于深度学习的车牌识别算法的第二步，其目的是设计一个符合实际需求的车牌识别网络。

在网络设计中，需要考虑网络的深度、宽度、滤波器个数、激活函数等因素。

3.训练模型训练模型是基于深度学习的车牌识别算法的第三步，其目的是通过训练数据训练模型，得到一个能够识别车牌的模型。

基于FPGA的车牌识别系统设计与实现车牌识别系统是一种应用广泛的智能交通技术，它能够通过图像处理和模式识别技术，自动提取图片中的车牌信息。

近年来，随着FPGA （现场可编程门阵列）技术的快速发展，基于FPGA的车牌识别系统成为一种高效、快速和准确的解决方案。

本文将详细介绍基于FPGA的车牌识别系统的设计与实现。

一、引言车牌识别系统在交通管理、车辆管理、停车场管理等领域有着广泛的应用。

传统的车牌识别系统主要依靠计算机进行图像处理和模式识别，但这种方式存在计算速度慢、实时性差等问题。

而基于FPGA的车牌识别系统通过并行计算和硬件加速，能够在保证识别准确率的同时提高处理速度，是一种高效的解决方案。

二、系统设计基于FPGA的车牌识别系统主要由图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、模式识别模块和结果输出模块等组成。

1. 图像采集模块图像采集模块是整个车牌识别系统的输入模块，它负责从摄像头或图像存储设备中获取图像数据。

在FPGA中，可以通过外部接口模块与摄像头或图像存储设备进行通信，获取车辆图像信息。

2. 图像预处理模块图像预处理模块主要负责对获取的图像进行预处理，以便后续的特征提取和模式识别。

常用的图像预处理方法包括图像去噪、灰度化、二值化、边缘检测等。

在基于FPGA的车牌识别系统中，可以使用图像处理算法对图像进行预处理。

3. 特征提取模块特征提取模块是车牌识别系统中的核心模块，它主要负责提取车牌图像中的特征信息，以便后续的模式识别。

特征提取算法可以使用形状特征、颜色特征等方法对车牌图像进行特征提取，从而获得车牌的独特特征。

4. 模式识别模块模式识别模块是基于特征提取结果对车牌进行模式识别的模块，它可以采用机器学习算法或模式匹配算法进行识别。

常用的模式识别算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

在FPGA中，可以通过设计硬件加速器来实现快速的模式识别。

5. 结果输出模块结果输出模块负责将识别结果显示或存储，以便后续的业务处理。

专利名称：一种基于FPGA的二值神经网络车牌识别方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：訾晶,金婕,张旭欣,付闯闯,王钰,陈美好
申请号：CN201910937139.1
申请日：20190929
公开号：CN110751150A
公开日：
20200204
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及基于FPGA的二值神经网络车牌识别方法及系统，方法包括：步骤1：利用图像预处理模块对输入图像做细化处理，并得到灰度图；步骤2：利用车牌定位提取模块对灰度图进一步处理以完成车牌的定位提取；步骤3：利用车牌字符分割模块对定位提取的车牌字符进行分割，并二值化形成尺寸固定的图像块；步骤4：对二值神经网络模块中的二值神经网络进行训练，利用训练完毕的二值神经网络模型对尺寸固定的图像块进行识别，并输出结果，方法配套的系统包括图像预处理模块、车牌定位提取模块、车牌字符分割模块和二值神经网络模块且基于FPGA平台实现。

本发明将神经网络与FPGA硬件相结合，充分发挥两者优势，在保证车牌识别精度同时，实现了高效、低功耗。

申请人：上海工程技术大学
地址：201620 上海市松江区龙腾路333号
国籍：CN
代理机构：上海科盛知识产权代理有限公司
代理人：赵继明
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基于FPGA和DSP的车牌识别系统的研究汤伟;王先通;王孟效【摘要】针对常见的车牌识别系统依赖上位机成本高,并且体积较大不利于野外工作的问题,采用了一种以DSP和FPGA为开发平台的车牌识别系统的设计方案;利用FPGA控制CMOS图像传感器进行车牌图像数据的采集,经过图像格式转换之后传送到DSP中,进行车牌区域定位、字符分割、车牌识别等操作,最后将识别结果传送到LCD中显示;系统采用CCS (Code Composer Studio)集成开发环境,利用VC++语言编程实现车牌识别算法;通过嵌入式机器视觉库EMCV实现识别算法在DSP中的移植,并在LCD上创建工作窗口显示识别结果,检测速度快,准确率高;实验结果表明,该车牌识别系统的设计方案识别结果准确,功能稳定可靠,有效地解决了常见车牌识别系统成本高,体积大不利于野外工作的问题,达到了设计目的.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)002【总页数】3页(P297-299)【关键词】FPGA;车牌识别系统;DSP;I2C总线【作者】汤伟;王先通;王孟效【作者单位】陕西科技大学电气与信息工程学院,西安 710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,西安 710021;陕西西微测控工程有限公司,陕西咸阳 712081【正文语种】中文【中图分类】TP391.9车牌识别系统是把机器视觉理论和技术运用于车辆牌照自动识别的自动化系统，是把机器视觉处理技术与模式识别技术在智能交通领域的综合应用[1]。

车牌识别系统其原理主要基于计算机数字识别技术，通过计算机控制视频采集系统，并对采集图像处理之后实现车牌的自动识别。

但是这种系统也有体积大、成本高、不方便携带的缺点，不适合在野外工作，市场上车牌识别系统的发展呈现出小型化，安装携带方便的趋势。

基于此，本文采用以DSP和FPGA作为核心的系统设计方案，充分结合了FPGA通用性好、可编程、并行运算的特点和DSP运算速度快、算法可移植性高的特点，设计了一种基于FPGA和DSP的车牌识别系统，有效的降低了成本，并且提高了系统识别的高效性和实时性。

《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》篇一一、引言随着自动驾驶和智能交通系统的快速发展，交通标志识别成为了重要的研究方向。

交通标志识别系统对于保障道路交通安全和提高驾驶辅助系统的性能具有重要价值。

传统的交通标志识别方法往往依赖于手工设计的特征提取器，但这种方法在复杂多变的交通环境中难以取得理想的识别效果。

近年来，深度学习技术的崛起为交通标志识别提供了新的解决方案。

本文将介绍一种基于深度学习的交通标志识别方法，并利用FPGA进行验证。

二、基于深度学习的交通标志识别方法1. 数据集准备首先，需要准备一个包含各种交通标志的图像数据集。

数据集应包括不同形状、颜色、尺寸和背景的交通标志，以增强模型的泛化能力。

此外，还需要对数据进行标注，以便训练过程中模型能够学习到交通标志的特征。

2. 模型设计本文采用卷积神经网络（CNN）作为交通标志识别的核心模型。

CNN具有强大的特征提取能力，能够从原始图像中自动学习到有用的特征。

在模型设计过程中，需要考虑模型的深度、宽度以及参数数量等因素，以实现较高的识别精度和较低的计算复杂度。

3. 模型训练模型训练是交通标志识别的关键步骤。

在训练过程中，需要使用大量的标注数据来优化模型的参数，使模型能够更好地识别交通标志。

训练过程中可以采用各种优化算法和技巧，如批归一化、dropout等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

三、FPGA验证FPGA（现场可编程门阵列）具有高并行度、低功耗和可定制性等优点，适用于加速深度学习模型的推理过程。

本文将利用FPGA对基于深度学习的交通标志识别方法进行验证。

1. 模型优化为了适应FPGA的硬件特性，需要对模型进行优化。

优化过程包括剪枝、量化等操作，以降低模型的计算复杂度和内存占用，提高模型的运行速度。

此外，还需要对模型的输入输出进行适当的调整，以便与FPGA的接口相匹配。

2. FPGA实现在FPGA上实现交通标志识别系统需要设计相应的硬件电路和软件程序。

【６】第３１卷第１２期２００９－１２基于FPGA 的车辆牌照识别系统的设计Design of vehicle license plate recognition system based on FPGA郑存芳１，２，王紫婷１，丁丽华２ＺＨＥＮＧ　Ｃｕｎ－ｆａｎｇ１，２，　ＷＡＮＧ　Ｚｉ－ｔｉｎｇ　１，　ＤＩＮＧ　Ｌｉ－ｈｕａ２（１．　兰州交通大学　电子与信息工程学院，兰州　７３００７０；２．　燕山大学　里仁学院，秦皇岛　０６６００４）摘 要：介绍了一种以ＦＰＧＡ芯片为核心，基于ＳｏＰＣ技术实现的车辆牌照识别系统。

系统通过ＣＣＤ摄像头完成含车牌图像的采集，经过系统的存储、处理来实现车牌识别的目的。

系统具有良好的便携性、灵活性和通用性。

详细的论述了该系统硬件结构和软件设计思想，并分析了系统具有的优点。

关键词：ＳｏＰＣ；ＦＰＧＡ；Ｎｉｏｓ　ＩＩ；图像处理；图像采集；中图分类号：ＴＰ２７４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－０１３４（２００９）１２－０００６－０４收稿日期：２００９－０４－２７作者简介：郑存芳（１９７９－），男，河北刑台人，助教，在读研究生，研究方向为ＳｏＰＣ技术应用。

０ 引言智能交通系统已成为当前交通管理发展的重要方向，　作为智能交通系统关键部分的车牌识别系统，对城市道路、停车场的自动化管理起着非常重要的作用。

车辆牌照识别（Ｌｉｃｅｎｓｅ　Ｐｌａｔｅ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＬＰＲ）　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　硬件平台或ＤＳＰ　处理器为核心来实现。

本文利用ＳｏＰＣ技术的优势，设计了一种可以灵活配置，易升级维护的车辆牌照识别系统。

ＳｏＰＣ（Ｓｙｓｔｅｍ　ｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｃｈｉｐ，可编程片上系统）即用大规模可编程器件ＦＰＧＡ来实现片上系统的功能，是一种特殊的嵌入式系统，可以由单个芯片完成整个系统的主要逻辑功能，具有灵活的设计方式，可裁减、可扩充、可升级，并具备一定的系统可编程功能，同时丰富的ＩＰ核可以被选择来构成不同的系统，缩短系统的设计周期。

基于FPGA和DSP的车牌识别系统的硬件设计与实现的开题报告一、选题背景及意义近年来，汽车行业的快速发展带动了交通领域的现代化，同时也升级了交通领域的技术水平。

交通领域中最积极发展的技术之一就是车牌识别技术。

现代交通领域对车辆的管理越来越严格，针对车辆的管理，需要对车辆的车牌进行识别，实现对车辆的快速、准确管理。

因此，在交通领域中，车牌识别技术得到了广泛应用。

目前，车牌识别系统已经成为智能交通管理领域的重要设备，应用于各种需要对车辆进行识别和管理的场合，例如道路交通管理、物流控制、非现金支付系统和停车场管理等。

车牌识别系统的性能直接影响到后续的车辆管理，如高精度车牌识别能提高车辆流通的硬件效率，减少了人工检查过程中的错误，保障了整个车牌识别系统的效果。

针对上述情况，本设计选择基于FPGA和DSP的车牌识别系统进行研究与设计。

基于FPGA/DSP的车牌识别系统以其实现速度快、成本低廉等优点，已成为领域内使用最广泛的硬件设计方案。

因此，本设计将尝试研究并实现一种基于FPGA和DSP的车牌识别系统。

二、设计思路和技术路线1.设计目标本设计旨在实现一个基于FPGA/DSP的车牌识别系统，具有高效、准确、低成本等特点。

通过图像采集、图像处理、字符分割、字符识别等步骤，将车牌图像中的信息提取出来，最终实现对车牌的识别。

2.设计思路本设计采用先采集图像、再进行图像处理的方法，实现对车牌区域的提取和车牌字符的分割。

对于图像处理过程，在FPGA/DSP中采用高速算法实现，并通过DMA优化算法效率。

在字符识别方面，采用识别库来进行车牌字符的特征比对判断。

3.技术路线本设计的技术路线主要由以下几个方面组成：图像采集：使用摄像头采集车牌图像；图像处理：通过FPGA/DSP实现图像预处理和车牌区域的提取；字符分割：将车牌图像中的字符分割出来，采用数字滤波器等算法，实现字符分割，提高识别效率；字符识别：利用模板匹配或其他机器学习算法进行特征识别，实现对车牌字符的识别；系统控制：将识别的结果存储到内存，并通过RS232或以太网等方式将结果上传到上位机。