基于DM642的嵌入式車牌識別系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,簡稱ITS)是交通管理發(fā)展的主要方向,而車牌識別(License Plate Recognition LPR)技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。車牌識別系統(tǒng)分為車牌定位、字符分割和字符識別三個部分。為了提高車牌識別系統(tǒng)的實時性和準(zhǔn)確率,本文提出了基于DM642的嵌入式車牌識別系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計思路,將高性能的DSP芯片DM642與車牌識別算法相結(jié)合,提高了車牌

2、識別系統(tǒng)的性能。
　　 同時,本文對車牌識別算法進行了研究。車牌定位方面,提出了基于分區(qū)域密度掃描和形態(tài)學(xué)相結(jié)合的定位方法。分區(qū)域密度掃描是先將圖像劃分成幾個區(qū)域,利用車牌區(qū)域獨有的字符密度特征,對各區(qū)域進行掃描,刪除一些干擾區(qū)域。分區(qū)域密度掃描之后,再進行形態(tài)學(xué)處理,定位車牌,其準(zhǔn)確率要比基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)處理的定位方法的準(zhǔn)確率高很多。在字符分割中,本文改進了迭代法和車牌的傾斜校正方法。將迭代二值算法中固定的權(quán)值0.5修改為

3、自適應(yīng)權(quán)重,二值效果很好；車牌傾斜校正采用幾何方法,根據(jù)車牌前端和后端的水平投影的位置差計算傾斜角度,實現(xiàn)了傾斜車牌的校正；字符識別時,本文先進行字符的粗分類,再進行模板匹配。減輕了計算量,提高了識別率。
　　 最后,本文將車牌識別算法移植到DM642平臺,通過充分對比VC++平臺和CCS開發(fā)環(huán)境的不同,實現(xiàn)對算法的移植。
　　 總之,本文基于DM642的嵌入式車牌識別系統(tǒng),很好的實現(xiàn)了車牌識別的性能,在識別率和識別速度