如何使用FPGA進行汽車牌照自動檢測系統(tǒng)硬件實現(xiàn)

　　自動車牌檢測系統(tǒng)（AVLPDS）是從圖像中提取車牌信息的一種方法。除了安全方面外，該系統(tǒng)還用于許多應(yīng)用，即。電子支付系統(tǒng)、高速公路、交通干道監(jiān)控系統(tǒng)等，本文提出了邊緣化、連通分量化和直方圖化三種算法中最有效算法的FPGA算法模型。每種方法都是根據(jù)精確性和召回率進行分析，以確定每種方法的成功率。經(jīng)過比較，可以說基于直方圖的方法具有簡單、快速的優(yōu)點。因此，本文采用基于直方圖的邊緣處理方法對車牌進行檢測，并給出了AVLPDS的FPGA實現(xiàn)方法。整個系統(tǒng)采用Matlab Simulink和Xilinx系統(tǒng)生成器（XSG）實現(xiàn)，將XSG應(yīng)用于圖像處理，有效地降低了結(jié)構(gòu)設(shè)計的復(fù)雜性，有助于硬件協(xié)同仿真。該算法對不同的輸入圖像集進行了精度檢驗，并取得了顯著的性能改善，從而實現(xiàn)了基于FPGA的AVLPD硬件實現(xiàn)。

　　近年來，AVLPDS在交通執(zhí)法、停車場出入控制、自動收費、道路交通監(jiān)控、電子支付系統(tǒng)、高速公路、交通檢查干線監(jiān)控系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，具有廣泛的應(yīng)用前景。D圖像處理領(lǐng)域的研究人員非常關(guān)注。AVLPDS可以根據(jù)不同的環(huán)境變化和車牌變化（如照明、背景、位置、數(shù)量、尺寸等）來處理車牌。本文提出了一種改進的基于直方圖邊緣處理技術(shù)的AVLPDS仿真模型。提出了一種有效的基于FPGA的AVLPDS系統(tǒng)硬件耦合方法。這種系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)提供了并行性，從而大大縮短了處理時間。在硬件實現(xiàn)之前，使用了該算法的matlab實現(xiàn)作為概念證明。20年來，avlpds一直是一個令人關(guān)注的問題。早期的方法主要是基于邊界提取的邊界線提取算法，如基于邊界的算法，該算法采用了Hough變換（HT）原理，但除了時間復(fù)雜度外，該過程消耗的內(nèi)存也有點高。提出了一種基于連接成分的顏色聚類方法，該方法將顏色聚類與一組匹配、合并分析和一組啟發(fā)式原理結(jié)合在一起進行文本檢測。如作者所述，不規(guī)則的反射會導(dǎo)致無根據(jù)的字符分割，從而提高了該方法的誤報警率。在應(yīng)用細化操作并計算具有0_、45、90_和135_傾斜度的像素數(shù)后，使用了一種創(chuàng)建特征向量的基于邊緣的文本提取方法。但是，如果邊緣中有任何停頓，則基于邊緣的方法將失敗。將嵌入式DSP視覺平臺與支持向量機相結(jié)合的AVLPDS系統(tǒng)的FPGA和基于DSP的實現(xiàn)已經(jīng)使用了許多算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)、形態(tài)運算與加速器、背景建模和基于像素分類的車牌檢測，但這些算法處理時間長，檢測率低，影響了它們的實際實現(xiàn)。唯一涉及到使用一個FPGA實現(xiàn)AVLPDS的工作是在進行的工作。提出了一種新的車牌提取技術(shù)，稱為基于直方圖的邊緣處理。在這種方法中，計算出垂直和水平的直方圖，然后通過低通濾波器從而進一步執(zhí)行車牌分割。由于上述統(tǒng)計方法的簡單性和魯棒性，本文的主要工作是在Matlab Simulink平臺上對其進行建模。該模型在基于FPGA的AVLPDS硬件實現(xiàn)中得到了進一步的應(yīng)用。實驗結(jié)果表明，基于直方圖的邊緣處理技術(shù)在硬件上實現(xiàn)效果良好，計算量小。論文的其余部分組織如下；所有三種算法的詳細方法在第二節(jié)中進行了描述。第三節(jié)給出了所有三種算法的仿真結(jié)果和比較。第四節(jié)給出了建議的工作。第五節(jié)給出了實驗結(jié)果。第六節(jié)總結(jié)了工作并列出了未來的方向。