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智能交通之汽车车牌定位识别设计与实现,软硬件协同

发布时间:2020-07-24
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智能交通之汽车车牌定位识别设计与实现,软硬件协同

发布时间:2020-07-24
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  车牌识别的应用前景

    基于计算机图象处理和字符识别技术的车牌自动识别技术,有着极其广阔的推广应用前景。

    1、车牌识别技术在地方上的应用

    基于计算机数字识别技术的车牌自动识别技术,在收费站、停车场、加油站和居民小区、宾馆、饭店出入口等场所,有着极其广阔的推广应用前景,可以实现车辆的自动监控、自动登记、自动查询等功能,也可以用于集装箱,货运列车的自动抄号等。

    用于高速公路收费管理:一旦车牌自动识别技术到了实用阶段,它可以首先推广应用到高速公路收费站管理。它可以使高速公路行驶的车辆不必停车而实现收费管理。

    用于城市交通车辆管理:车牌自动识别技术还可以与汽车的外形、颜色等参数结合起来使用,有其可以适用于城市机动车辆的档案管理工作、特殊的交通管理工作,能有效地提高交通流量,加强安全保卫工作,如帮助交管部门自动捕捉违章汽车牌照号码,自动捕获违章车辆;帮助公安部门自动监测在逃车辆、寻找罪犯汽车,解决通缉车辆、套牌车辆和被盗汽车的自动稽查问题,可以自动告警,通知执勤人员拦查,克服了人工拦查工作量大、漏报率高、工作危险性大等问题。

    停车场管理:在停车场出、入口处,设有车牌自动识别系统,对进出停车场的车辆自动识别,并根据数据库中的车牌数据判断是否是已买(或租)车位的车辆,对已买(或租)的车辆放行,并自动记录其出入停车场时间,以便出现车辆被盗等情况时查询,对进入停车场的已买(或租)车位的车辆自动将其车位处的挡车器打开,以便车辆停放;对其它车辆,将自动记录其出入停车场的时间,以便计时收费,对进入停车场的其他车辆自动分配车位并将其车位处的挡车器打开,以便车辆停放。

    2、车牌识别技术在部队的应用

    车牌自动识别技术作为车辆识别的先迸技术手段,在部队可以用于以下几个方面:

    军事禁区车辆出、入识别:对某部军车进行登记,其车牌及外贸、颜色等信息记录在计算机数据库中,在该军事禁区大门处,设置车牌自动识别系统,对进出车辆自动识别,并根据数据中的车牌数据和外貌、颜色等特征参数,判断是否时该部军车,对该部军车自动放行,使其能够不停车甚至不减速通过,这种快速通行能力会为军事行动赢得宝贵的时间;同时,自动实施记录军车出入大门的时间,以便及时准确地掌握出车情况,实现对车辆的管理,如有车辆未按时归队,该系统能自动报警;对该部对外车辆,自动识别并禁止通行,按有关规定要求登记、审批后,方可允许其进入。

    动车场(库)车辆出、入管理:在车场(库)出入口设置车牌自动识别系统,对进出车辆自动进行识别并实时记录车辆出入大门的时间,以便及时准确地掌握出车情况,实现对车辆的管理,如有车辆未按时返回,该系统能自动报警。

    哨所(关卡)车辆通行管理:在哨所(关卡)设置车牌自动识别系统,准许通行车辆的车牌信息输入计算机数据库中,可被自动识别并放行,往返后,数据库中的车牌信息随即删除;其余车辆自动识别后一律禁止通行并自动报警,通知警卫人员拦查、等级后移交保卫部门处理。

    三、车牌识别的技术难点

    车牌识别系统发展迅速,各国公司都相继推出是何本国车牌特征的LPR系统,LPR研究由于受到多方面的限制,其技术还存在着一些不足。目前车牌识别技术存在的的问题是不确定性引起的识别率的问题,特别是针对不同条件LPR系统的满足适应性条件下的识别率问题。

    从采用车牌识别技术的高速公路管理部门反馈的信息来看,目前这种技术能够达到的只有95%,还有5%的车辆系统识别不出车牌。影响识别率的原因较多,大致归结于车牌本身的特征和外界特征两大方面:

    (1) 车牌的外形设计、制造等多方面因素使得车牌识别系统的复杂性提高, 不确定性增大。这些情况包括:

    (a)   车牌缺乏统一的标准。根据中华人民和国公共安全行业标准对机动车辆牌的有关规定,车牌的规格、颜色和适用范围各不相同。例如:小汽车牌用的是蓝底白字;大型汽车所用的黄底黑字;军用或警用的是白底黑字、红字。缺乏统一的标准,使得车牌识别过程中字符分割难度较大,缺乏统一的模式规则的指 导作用。

    (b)   车牌的质量无法保证。有些车牌比较脏或已污损,有些车牌的字符模糊不清,对光线的散射性不好。这些不确定性都极大的影响车牌识别的准确率。

    (c)   车牌附近环境恶劣,有较复杂的外形或挡车器等,不利于车牌定位分割。

    (2)   外界环境特征也是增加车牌识别系统不确定性,影响识别率的重要因素之一。这些情况包括:

    (a)   外界光照条件各不相同,白天和晚上光照不同。光照对图象质量的影响较大。不同光照的角度,对车牌反光的不均匀度影响也较大。不同时间,不同的其后条件,以及背景光、车牌反光程度终决定了车牌区域的亮度特征。从实验过程可以看出这些外界条件对车牌的粗定位和定位影响较大。

    (b)   外界背景的复杂度也影响着车牌的定位率。背景中也车牌区域特征相似区域的大小反映了背景的噪声程度。如与车牌字符相似的背景远处的广告牌易影响车牌的粗定位 。

    四、车牌定位的FPGA硬件实现顶层电路结构

    本设计使用Atlys Spartan?-6 FPGA 开发套件硬件平台,利用其上的Xilinx  Spartan?-6 XC6LX16-CS324的大容量逻辑资源完成车牌定位的FPAG全硬件设计。车牌定位电路应用的FPGA型号为XC6LX16-CS324,此FPGA具有 2278个slice,32个DSP48A1,Block RAM blocks是576kb,2个CMT(4个DCM,2个PLL)。

    对于本设计的车牌定位电路是一个图像处理的电路,因此对存储器资源要求的比较大。在Atlys Spartan?-6 FPGA 开发套件硬件平台上有48Mbytes 的外部存储器资源可用。

    系统整体框图如下:

    五、车牌定位的FPGA实现的各个子模块

    5.1车牌图像的预处理

    图像预处理的作用是突出图像中的有用信息,不同的图像预处理对应于不同的图像分割以获得的车牌特征。车牌定位预处理目标是突出车牌区域的特征,抑制其它无用的特征。图像的预处理包括图像灰度化、平滑滤波、锐化等内容。

    5.1.1 图像的灰度化

    灰度图的特征是:只有亮度信息,没有颜色信息。彩色位图结构复杂,难以处理,灰度图较简单,易于处理。灰度图的亮度信息,已经足以判断对车牌进行定位了,所以选择较容易处理的灰度图。灰度图是只含亮度信息不含色彩信息的图像,其中亮度值量化为256级。灰度图进行算法处理比较方便,并且更为重要的是可以在FPGA处理时大大的节省存储空间。

    首先RGB值一样,且图像数据就是调色板索引值,也就是实际的RGB的亮度值,又因调色板是256色的,所以图像数据中一个字节代表一个。如果是彩色的256色图,则经过图像处理算法后,可能会产生不属于这256种颜色的新颜色,而真彩色RGB图像必须用三个与图像尺寸相同的矩阵来存储,这样计算代价过大。所以,一般采用256级灰度图来进行处理。由于采集的图像是彩色图像,所以要把彩色图像转化为灰度图像。灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。假定输入图像中的一个像素的灰度级为Z,经过T(Z)函数变换后输出图像对应的灰度级为Z,其中要求Z和Z都要在图像的灰度范围之内。根据T()形式,可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。具体应用中采用何种T(),需要根据变换的要求而定。灰度变换的具体方法是:首先将原始图像从RGB空间转化为YCbCr空间,Y分量包含亮度信息,Cb和Cr分量包含色度和饱和度信息,然后仅提取Y分量生成灰度图。彩色图像由RGB空间变换为YCbCr空间的转换关系为: 彩色图像由YCbCr空间变换为RGB空间的转换关系为:

    所以,终我们得到RGB颜色和灰度值的转换关系:

    Gray=0.229R+0.587G+0.114B

    在本设计中,我们将0.299用10位定点小数表示:

    0.299=10’h132,

    0.587=10’h259,

    0.114=10’h074;

    RGB转灰度图的系统框图如下:

    5.1.2 图像平滑

    图像平滑主要是为了消除噪声。噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形,有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起,尤其是乘性噪声,如果平滑不当,就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清,如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节,是图像平滑主要研究的任务。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息,是我们研究的内容。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类,在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波,对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替,如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重,也就是各个像素点的系数,这时候就称为加权均值滤波;对于中值滤波,它对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中间值代替窗口中心的像素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护图像尖锐的边缘,少受模糊。本设计采用的是中值滤波的方法。

    中值滤波器的FPGA设计。中值滤波器主要由3部分组成:滤波窗口生成模块,行列计数器模块,滤波算法模块。

    5.1.2.1 滤波窗口生成模块的FPGA设计

    图像预处理算法往往针对邻域像素操作。以3×3的窗口为例,利用2个FIFO和6个寄存器对图像的行、列数据进行存储,设计滤波窗口如图1所示。

    本方案将这些存储器进行级联,按照流水线操作,在对第n行数据存入内部存储器的同时,由于存储器之间的级联,可将先进入存储器的第n-1行,第n-2行……第1行顺次存储到下存储器,这样在一个时钟周期内,虽然处理器只从外部存储器中读取一个数据,却可以实现数据并行输出,从而形成图像窗口。

  

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