基于图像的车牌自动识别处理系统本科毕业论文.doc
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1、西华大学毕业设计说明书 摘 要本设计是针对公路监控的需要,设计的基于单片机的车牌识别处理系统,可实现车牌的判断识别以及报警。本设计分为四大部分,图像的采集,图像处理,stm32程序的快速开发,单片机的外围电路设计。其中,用串口摄像头进行车牌图像的采集,利用MATLAB这个软件工具,将采集到的车牌图像数据通过MATLAB环境中建立的串口对象传到MATLAB中,接着进行图像的译码,译码完成后,就可对该车牌图像进行图像处理,提取图形的车牌区域,对该区域进行处理,最终识别出车牌图像中的车牌信息。最后再是利用rapidstm32模块的可视化交互式程序设计环境,在Smiulink下建模转化为基于stm32
2、的C程序及工程,实现stm32程序的快速开发,最后在对程序做一些调整,设计该系统的外围电路,进行电路设计。【关键字】车牌识别、图像处理、MATLAB、电路设计 Abstract This design is the need for road monitoring, license plate recognition processing system based on single chip design, which can realize the judgment of license plate recognition and alarm. This design is divided
3、 into four parts, image acquisition, image processing, rapid development of the STM32 program, the external microcontroller circuit design. Among them, using serial camera were license plate image acquisition, and establish serial object in MATLAB, to receive image data. Then, Followed by image deco
4、ding. After the completion of the decoding can be on the license plate image for image processing, and license plate region extraction in graphics, then in the region carried out, finally identify the license plate vehicle license plate image. Finally using visual interactive programming environment
5、 of the rapidstm32 module in smiulink modeling into C program and project based on STM32 stm3 2 the rapid development of procedures, and make some adjustments to the program, the design of the external circuit of the system, circuit design.【Key words】license plate recognition, image processing,MTLAB
6、,circuit design 目 录摘 要IAbstractII目 录III第1章前言11.1 基于图像的车牌识别系统的设计背景11.2 基于图像的车牌识别系统的国内外现状11.3 设计系统的情况2第2章 方案设计32.1 设计要求32.2方案选择32.3.1 设计方案的选择32.3.2 字符识别方案的选择32.3 系统方案42.4总体方案设计42.4.1硬件设计52.4.2软件设计5第3章硬件设计73.1 主要原件介绍73.1.1 主芯片STM32T103C8T673.1.2 语音芯片QGPN583.1.3 电平转换MAX23293.1.4电压转换芯片113.1.5 TFT LCD液晶12
7、3.2 模块分析133.2.1 STM32控制模块133.2.2电源模块143.2.3 滤波电路153.2.4 语音输出模块163.2.5报警模块163.2.6 采集模块173.2.7 指示灯模块183.2.8 液晶显示模块183.2.9 下载调试模块19第4章 车牌图像采集204.1 PCTO1串口摄像头说明204.1.1 PCTO1串口摄像头介绍204.1.2 PCTO1串口摄像头界面说明214.1.3 PCTO1串口摄像头通讯协议214.1.4PCTO1串口摄像头上电初始化流程234.2 图像译码以及串口操作234.2.1 图像的基本概念234.2.2 JPEG档介绍244.2.3 JP
8、EG译码过程27第 5章车牌图像处理305.1 图像灰度化与二值化305.1.1图像灰度化305.1.2灰度直方图阀值提取及图像的二值化325.2 车牌图像边缘检测335.2.1 边缘检测概述335.2.2边缘检测方法335.3车牌定位和提取365.3.1车牌定位及提取概述365.3.2车牌定位365.3.3车牌提取385.4车牌字符分割395.4.1分割前的处理405.4.2字符分割415.5车牌字符识别435.5.1 字符归一化435.5.2字符识别445 .6 stm32软件快速开发45总结与体会46致谢词47【参考文献】48附录50III 第1章前言1.1 基于图像的车牌识别系统的设计
9、背景随着经济的发展,每个城市之间的交通越来越复杂,汽车越来越多,它们在给出行提供方便的同时增加了车辆管理的难度,目前人工管理的方式已经不能满足人们的需求。我们只有寻找更好的方式才能解决越来复杂的交通状况。目前,智能交通越来越受到人们的青睐与重视,它的运用极大的提高了交通的管理效率。近年来,科技技术的不断进步,智能方面东西的运用已逐渐成为主流,他不仅能给我们带来方便而且还可以节省劳动力,推进社会的发展。1.2 基于图像的车牌识别系统的国内外现状车牌识别技术的研究国外起步较早。早在20世纪80年代,便有些零零散散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些具体应用。在这个解读,车牌自动识别技术的研究还没有
10、形成完整的系统体系,一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题,并且最终结果通常需要人工作干预。进入20世纪90年代后,车牌自动识别的系统化研究开始起步。25典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别的系统化研究开始起步。25典型的如提取和模板构造、字符识别等三部分完成车牌的自动识别。25R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术分析所获得的图像,首先在二值化图像中找到车牌,然后用辩解跟踪技术提取字符特征,再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符进行比较,得出一个或几个车牌候选号码,在对这些号码进行核实检查,确定是否为该车牌号码,最终确定车牌号码,这个时期的应用在识别正确率方面有所突
11、破,但还没有考虑识别事实性的要求,识别速度有待进一步提高。 在八十年代初,国外的研究人员对车牌识别技术有着广泛的关注。在20世纪90年代,随着计算机视觉技术的发展和计算机性能的提高,车牌识别系统得到了系统的研究。26 但是,该系统在中国车牌识别系统中无法识别汉字。目前,有一些更成熟的产品来解决我国的如汉王眼自动化HW公司中国科学院汉字识别问题,慧光车牌号码自动识别系统的亚洲视觉科技有限公司,深圳柯兴实业有限公司和中国信息产业部旗下的中智交通电子有限公司开发的相关识别产品。此外,上海交通大学计算机科学与工程系、浙江大学自动化系、清华大学计算机科学与工程系等高校实验室的实验室,将科研成果转化为技术
12、领域。更重要的是,智勇刘,谁是从中国科学院自动化研究所,也发表了相关文章,并针对胡,一个来自北京航空航天大学的研究人员开发的车牌识别系统在模板匹配技术的基础上开发了一个车牌识别系统,该系统可应用于收费站。1.3 设计系统的情况 本次设计通过串口摄像头对车牌图像进行采集,采集到的图片格式为jpeg格式,接着将车牌图像数据通过串口这一媒介传到在电脑上。当电脑接收到图像数据后,首先应对接收到的图片数据进行译码,还原图像数据成车牌图像,再对车牌图像进行相关的图像处理。由于maTLAB强大的计算功能,运算速度快,处理图片比较方便,编程简单等,本次在该环境下进行图片处理,对车牌进行定位,字符分割,字符识别
13、等。然后再MTALB下利用Simulink建模,实现快速开发stm32源程序,生成STM32下的C程序和工程,完成本次设计任务。 第2章 方案设计2.1 设计要求 本次设计是针对门禁或公路监控的需要,设计基于单片机图像识别的车牌处理系统,实现监视区域内车牌判断、识别;可实现信息语音输出及数据的记录;可实现报警图像输出及传输。需要在matlab下操作串口实现图像的传输,运用matlab强大的计算功能,进行jpeg图像译码,再对采集到的车牌图像进行相关的图像处理.(如车牌的提取,字符的分割及识别等),用以识别图像中的车牌信息,将具体的车牌信息识别出来。2.2方案选择2.3.1 设计方案的选择方案一
14、:基于颜色的的车牌识别。 优点:对车牌进行自动区域定位、文字提取、识别。识别出结果之后进行语音朗读提醒。在定位出错和识别出错时可以进行语音警告。识别结果存入指定档内的档中。 缺点:该识别系统是针对蓝底白字的车牌进行的识别。故对颜色依赖度高。对颜色的抗干扰能力差。对蓝色汽车无法识别。方案二:基于二值图的的车牌识别。 优点:识别别范围广,对车牌的要求少,以及能够适应较复杂的外在景物中提取出车牌。抗干扰能力强,开发时间段。 缺点:对图片的清晰度要求较高,算法及步骤要复杂一点。 综上的优缺点,以及结合现实的实际情况本次采用基于二值图的车牌识别,对车牌进行提取,字符的分割等。2.3.2 字符识别方案的选
15、择方案一:人工神经网络进行字符识别。人工神经网络进行字符识别主要有两种方法:一种方法是先对待标识符元进行特征提取,然后用所获得的特征来训练神经网络分类器。27识别效果与字符特征的提取有关,而字符特征提取往往比较耗时。因此,字符特征的提取就成为研究的关键。28另一种方法则充分利用神经网络的特点,直接把输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别。方案二:模板匹配法。模板匹配的主要特点是实现简单,当字符较规整时对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高。15综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。2.3 系统方案 根据设计的要求,要实现功能,首先我们要对图像进行采集,要了解摄像
16、头的相关参数,知道它是如何将数据传输到上位机的;紧接着在matlab环境下如何读取串口,如何将得到图像数据进行译码,这都是我设计的必备知识,然后才是本次设计的核心,如何对采集到了图像做处理,编写怎样的算法,才能将图片的中的车牌信息给识别出来。这些列的问题都是我必须解决的;最后解决实现单片机程序的快速开发以及单片机外围电路的设计,最终完整的实现本次设计。 经过分析设计了如图2-1系统框图:车牌显示 串口摄像头采集图像报警单片机 语音输出 图2-1 系统框图2.4总体方案设计 本次设计的总体方案设计可以大致分为两个部分,硬件设计和软件设计。首先设计相关的硬件电路用于对整个系统进行控制,设计语音电路
17、对车牌信息结果进行输出,还要设计电源以及显示电路等,使得整个系统的功能更加的齐全。然后,在软件方面,编写相关的算法,使的我们能将车牌提取出来完成字符的分割,将车牌的信息识别出来,这部分工作最为核心,算法的好坏直接关系到我的结果好坏。最后为实现STM32程序的快速开发利用MATLAB Simulink环境进行语言的转化达到程序的快速快发,避免了单片机的繁琐编程来实现功能,提高程序的开发效率,方便又快捷。本次要进行的工作步骤图如图2-2车牌图像预处理车牌提取字符分割字符识别车牌图像的采集、输入输出结果 图2-2工作框图2.4.1硬件设计 本次设计的车牌识别系统硬件部分包括串口摄像头、主控机、语音播
18、报电路、报警电路、电源电路以及报警图像的显示。串口摄像头用于采集车牌图像,它的像素会影响到拍摄图片的质效果;主控机是本次识别系统的核心用于对摄像头进行控制以及接收它传来的数据并进行处理,协调各个电路的运行;语音播报用于对检测到的车牌进行实时的播报;电源电路用于对整个车牌自动识别系统供电,为系统提供能量来源,保证系统能够正常运转;报警电路用于对错信息进行报警。 2.4.2软件设计硬设备采集到图像后首先应考虑图像是什么格式的。目前常用的格式有*jpeg、*BMP、*GIF等,本次采集到的图片格式为*jpeg格式。程序的编写大多采用VC、MATLAB语言,本次设计选用的是MATLAB语言。MATLA
19、B具有以下优点:1. 编程效率高,使用非常的方便。以矩阵作为基本语言要素使得MATLAB在数字计算编程效率方面大大提高。它的图像处理工具扩展了MATALB解决图像处理的能力,其他的像神经网络和小波工具都对算法的分析有很大的帮助。2. MTALB移植性好,交互性好,开放行好,扩充能力强。MATALB可在linux、windows系列平台上使用,且所有工具箱档和核心档都是公开的,我们可以直接修改源文件生成新的工具箱,扩充更多的新功能,有利于算法的改进和研究。还有MTLAB的库函数与用户档形式上是一样的,我们可以根据需求扩充和建立新的库函数,扩充的功能。3. 较强的处理和图形控制功能,自带API使我
20、们可以方便的在MATLAB与C+、C等其他程序语言之间建立数据通讯。本系统采用matlab进行程序的撰写,具有明显的优势:1. 我们可以直接调用matlab库函数对接收到图片数据进行处理,使得编程更加的容易,方便易懂。2. 由于图像信息量很大需要大量的计算,由于matlab强大的计算功能正好派上了用场,使得工作效率大大提高。3.matlab的移植好交互性强,为以后将程序转化烧写到单片机上做好了准备,实现单片程序的快速开发。极大的减少了工作量。整个软件系统是车牌识别功能的图像分析和处理的系统。首先将接收到的数据进行图像译码,然后对译码后的车牌图像进行灰度处理等相关图像增强操作,使图像更加的清晰。
21、接着对车牌图像进行边缘检测得到车牌图像的边缘,然后在对边缘检测好的图像进形态学操作,经过了这一些的处理我可以清晰的看到车牌区域的轮廓以及背景区域。接着我们就可以根据车牌的具体情况以及前期处理的效果进行车牌进行定位和提取。然后将提取到的车牌图像进行二值化处理,根据投影找到倾斜的角度,对车牌进行倾斜校正,接着根据垂直投影,对车牌字符进行分割。最后运用模板法对分割出来的图片进行匹配,识别出车牌。整个系统的设计采用了M语言,最后通过rapidstm32实现单片机的程序快速开发。 第3章硬件设计3.1 主要原件介绍3.1.1 主芯片STM32T103C8T6STM32f103c8t6/STM32F103
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