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《安徽工程大学》 2010年
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基于DSP的车牌识别系统研究

左宗鹏  
【摘要】: 车牌识别系统是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。目前我国已有越来越多的城市建立了比较现代化的城市交通控制系统,对改善城市交通,减少交通事故起了明显的作用。而车牌识别系统的开发可以大大减少人力的投入,自动实现对城市车辆的监控。美国、日本等发达国家对智能交通管理系统的设计比较早,并且应用了传感器、照相机、声纳等一些先进的技术。我国在这方面起步较晚,对智能交通管理尤其是图像的智能分析是很迫切的,因此,本论文开展对这方面的设计是及时的和很有意义的。 在安徽省教育厅自然科学基金的资助下,与铜陵蓝盾光电子有限公司合作进行了系统的研发,并参与了上海博康安防车牌识别系统的研发。本文主要从系统总体架构、硬件平台、算法设计以及软件开发四方面介绍了车牌识别系统的设计过程。在系统硬件介绍了为何使用TI公司的TMS320DM642作为处理器,并介绍了以TMS320DM642为处理器的硬件系统中的各个模块,包括图像采集模块,存储器扩展模块,以太网网络接口;在软件设计部分介绍了车牌识别算法的研究与实现,这是本文工作的重点,其中包括车牌定位,图像角度的校正和字符的识别;在车牌定位和图像角度校正方面,进行了大量的实验,介绍了几种角度的计算方法,从而选取适合应用在车牌识别上的角度校正算法,在字符的二值化时,提出了全局阈值与局部阈值bersen算法相结合的二值化方法。在程序优化部分介绍了在CCS下开发定点DSP程序所应注意的问题,以及如何提高代码的执行效率;软件开发部分介绍了软件开发环境CCS、DSP软件开发流程、实时底层软件DSP/BIOS的使用优势及其驱动模型、基于RF5参考框架的程序设计。 目前硬件系统的视频输入输出程序能够实现数字信号的采集,本文所设计的车牌识别算法也可以实现一般车牌的识别。由于实验及时间有限,车牌识别软件存在一些不足之处,在阳光照射强烈或光线较暗导致车牌对比度低时,会丢失车牌。本硬件系统使用的DM642处理器,使系统能够适用于各种高复杂度的图像处理算法,为后续功能的开发提供了一个高性能的平台,系统具有很高的实际应用价值和广阔的应用前景。
【学位授予单位】:安徽工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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