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摘 要

智能交通系统是一种利用前沿科技构建的完整高效的实时交通管理系统，能够对道路交通和机动车辆实现综合管理。对于车辆识别也提出了更高的要求。

本课题选用在FPGA中搭建的ARM-M3软核作为中央处理器，使用OV5640摄像头采集图像，通过GPIO外设控制系统工作。利用图像处理技术对捕获的信息中识别出车牌号码，并将其展示在LCD显示屏上。本文分析了车牌识别目前的发展状况与难点，介绍了整体框架设计，讨论了常用的车牌识别算法的优劣。根据光线干扰车牌识别的实际需要，将图像转化为HSV格式再进行二值化，以确保该系统的正确率。本文简要地介绍了车牌识别系统的架构和设计，并进行了测试。结果表明，该系统稳定高效，符合预期的功能和效率，是一个较为完整的车牌识别系统。

关键词：智能交通系统 车牌识别 图像处理 FPGA ARM-M3

Design and Development of License Plate Recognition System Based on FPGA

ABSTRACT

Intelligent transportation system is a complete and efficient real-time traffic management system based on cutting-edge technology, which can realize comprehensive management of road traffic and motor vehicles. For vehicle identification also put forward higher requirements.

This project selects the arm-m3 soft core built in FPGA as the central processing unit, uses OV5640 camera to collect images, and works through GPIO peripheral control system. Using image processing technology to recognize the license plate number in the information captured, and the display on the LCD screen. This paper analyzes the development conditions of the license plate recognition is with difficulty, this paper introduces the overall framework design, discusses the advantages and disadvantages of the commonly used license plate recognition algorithm. According to the actual needs of light interference in license plate recognition, the image is converted into HSV format and then binarization is carried out to ensure the accuracy of the system. This paper briefly introduces the architecture and design of the license plate recognition system and tests it. The indicates show that the system is firm and high-performance, in line with the expected function and efficiency, and is a relatively complete license plate recognition system.

Key Words:Intelligent transportation system;License plate recognition;

Image processing;FPGA;ARM-M3

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

目 录 I

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 设计内容 1

1.2.1 系统方案设计 1

1.2.2 系统实现与调试 2

1.3 论文结构 2

第二章 系统方案设计 4

2.1 系统功能分析 4

2.2 系统总体框架 4

2.3 系统工作流程 5

2.4 系统主要器件介绍 6

2.4.1 Nexys4 DDR开发板 6

2.4.2 OV5640摄像头 7

2.4.3 LCD显示屏 8

2.5 开发工具介绍 8

2.5.1 VivadoIDE 8

2.5.2 Keil 9

第三章 硬件设计 10

3.1 系统硬件框图 10

3.2 LCD驱动设计 11

3.3 ARM Cortex-M3设计 11

3.4 数据采集模块设计 12

3.5 硬件工程图设计 13

第四章 软件设计 15

4.1 车牌图像预处理 15

4.1.1 滤波处理 15

4.1.2 颜色空间转换及二值化 17

4.1.3 形态学滤波 20

4.2 提取车牌区域 21

4.3 车牌字符分割 23

4.3.1 常用算法及其弊端 23

4.3.2 基于像素纵坐标极差的字符分割算法 23

4.4 字符识别 26

4.4.1 图像归一化 26

4.4.2 模板匹配算法 27

4.4.3 HOG特征提取 28

4.4.4 SVM匹配算法 29

第五章 系统实现与调试 32

5.1 整体功能测试 32

5.2 资源消耗情况 33

5.3 OV5640测试 33

第六章 总结与展望 34

6.1 总结 34

6.2 展望 34

参考文献 36

致谢 38

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

随着汽车的出现，人们的出行方式发生了翻天覆地的变化。活动区域不再被局限，人们的沟通也更为紧密，精神和物质生活得到了极大地满足。伴随着国民经济的繁荣，人们对车辆的需求日益增加，导致机动车辆数量出现井喷期，道路交通不胜负荷。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，智能交通系统应孕而出。

智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是一个完整高效的实时交通管理系统。它充分利用前沿的科学技术，旨在让道路交通更加顺畅和安全，让人们的生活更为便利和高效。随着ITS的不断升级优化，它已经成为了人们日常生活中不可或缺的基础保障。ITS的管理目标是机动车辆。每辆机动车都带有独一无二的车牌号码。车牌号码可以作为该车辆的唯一标识，通过对其进行查询操作可以了解该机动车辆的全部交通记录。ITS中最核心的技术就是车牌识别。因此，车牌识别技术的提升速度对于ITS的技术水平和应用前景有着至关重要的影响。

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