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澳门太阳集团-www.20073344.com-官方网站:济南澳门太阳集团:车牌识别系统算法设计

   作者:澳门太阳集团官方网站(www.20073344.com)编辑   发布时间:2019-07-10 16:19   浏览次数:

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车牌识别系统采用CCS(code composer studio)软件作为集成开发环境,CCS内部集成了代码生成工具(c编译器、汇编优化器和连接器)、软件模拟器、实时操作系统DSP/BIOS、实时数据交换软件(RTDX)、实时分析和数据可视化软件[4]。DSP软件平台是车牌识别算法的基础,DSP/BIOS嵌入式操作系统提供底层的应用函数接口,支持系统实时分析、线程管理、调度软件中断、周期函数和idle函数以及外部硬件中断与各种外设的管理。车牌识别算法采用Open CV算法实现,然后通过EMCV(Embedded Computer Vision Library)计算机视觉库移植到DSP上运行。

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3.1 车辆图像的预处理

从图像采集模块采集的图像数据为灰度图像,图像预处理模块将接收的灰度图像二值化,然后再经过边缘检测处理,提取出图像的边缘特征区分出目标和背景。图像采集模块采集到的汽车图像如图2所示。设计中采用Open CV提供的Canny算子来检测图像边缘。车牌图像的边缘检测如图3所示。

3.2 车牌区域定位

车牌区域定位就是在车辆边缘检测图像中准确定位出车牌的水平区域和垂直区域。水平投影定位法就是对边缘检测后图像的像素在水平方向累加产生一个车牌图像的投影分布,车牌位置对应投影分布的峰值,而相应波峰的宽度所包含的区域就对应着车牌所在的水平位置。

垂直投影定位法就是车牌识别系统对边缘检测图像的像素在垂直方向累加产生车牌图像投影分布,对得到的水平投影从左到右扫描,当像素累加跳变值?澳门太阳集团-www.20073344.com-官方网站??过定值时,即可认为是车牌区域。再比较水平、垂直扫描的宽度,若车牌的宽高比约为3:1,即认为是车牌的垂直区域[6]。车牌区域定位图像、车牌二值化图像、归一化图像如图4所示。

3.3 字符分割

车牌包括1个汉字和6个字母或数字组成,字符分割就是在车辆图像车牌位置提取出每一个字符的过程。为了辨识出每一个字符必澳门太阳集团-www.20073344.com-官方网站须先把7个字符独立的分割开来。字符归一化就是将车牌二值化图像通过系数变换得到高度、宽度均相等的图像,以方便特征提取,提高车牌识别系统识别的准确率。

3.4 实验结果与分析

特征提取就是在分割出需要识别的物体基础上,提取出所需要的特征,并对某些参数进行计算和测量,根据测量结果进行分类。特征提取包括数字和字母的特征提取,汉字的特征提取两部分。数字和字母的结构特征相似,可以分成直线特征、点特征、环个数特征和环面积特征。例如,车牌字符“P”、“F”、“J”、“1”、“7”等都有直线特性,根据直线在水平方向和垂直方向的位置区别,提取出字符的直线特征;车牌字符的点特征既是字符中端点、二交叉点和三交叉点的数目,以及它们在图像中的位置特性;字母和数字可以看成是实数域中的区域,检测区域中是否存在闭合曲线,如果存在则可以把该字符看作具有环特征;对于都具有环特征的字符,可以根据它们的环面积进一步区分,既是环面积特征。

BP神经网络一般采用三层模型:输入层、隐含层和输出层,各层的权值向量维数等于其神经元数。神经网络的输入是字符的特征向量,输入层节点按字符或数字中无环、一个环、两个环和汉字来分,分别是18,11,7,13。输出层节点由输出向量维数决定,同样按字符或数字中无环、一个环、两个环和汉字来分,分别是23,9,2,51。隐含层的节点数H由公式(1)求出。

其中:H为隐含层节点数,m为输入层节点数,n为输出层节点数。有公式(1)求出隐含层节点数为:21,11,5,27。

神经元先学习网络的权重,利用已知的数据训练网络,得到该类数据模型的权重;然后根据现有的网络结构和权重等参数得到未知样本的类别。神经网络的激励函数将输出信号压缩在[0,1]或者[-1,1]的闭区间上,然后训练样本送至输入层经过神经网络的反馈调节,在误差信号的反向传播中,网络不断的修正各个节点的权值,后得到稳定的神经网络。

在试验中,选取200幅车牌图片,则要识别的汉澳门太阳集团-www.20073344.com-官方网站字数目有200个,字母与字符数目有1 200个,仿真结果如表1所示。其中,图2中车牌特征中提取的字符特征作为训练好的BP网络输入进行识别,识别结果输出如图6所示。

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实验结果显示,车牌识别系统准确地在车辆图像中定位出车牌所在位置,并成功提取出车牌信息,实现了系统的设计功能。同时,由于利用FPGA控制实现图像采集和数据传输,大大减少了DSP芯片的工作量,使应用程序能占用足够多的内存资源,提高了程序运行速度,保证了识别车牌系统的实时性。但是,由于车牌系统采用的算法还不够完善,对于光线过强或较弱、车牌视角较大时的图像识别准确率还不够高,有待进一步提高。


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