嵌入式系统/ARM技术中的一种车牌字符识别方法的设计实现

车牌识别是智能交通系统的一个重要研究课题，存在巨大的市场需求。车牌识别系统分车辆图像的获取、车牌的定位与字符分割、车牌字符识别3大部分。对于车牌字符识别，目前最常用的方法是基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法两大类。前者多利用了字符的轮廓、网格、投影等统计特征，相似字符区分能力差，且因特征数据维数过大会导致识别速度慢；而后者则存在网络输入数据的选择和网络结构设计等问题。 　　目前，普遍采用3类方法来提高字符的识别性能：第1类是寻找更好的分类识别算法；第2类是将几种分类器结合起来，相互补充，根据不同方面的特征分类，如文献；第3类是抽取具有更强描述能力的特征，结合其它辅助特征来进行分类。本文所构 嵌入式系统/ARM技术在车牌字符识别中的应用是一个关键的研究领域，特别是在智能交通系统中。车牌识别系统主要由三个核心部分组成：车辆图像获取、车牌定位与字符分割以及车牌字符识别。对于字符识别，目前有两种主流方法：基于模板匹配和基于神经网络的方法。 基于模板匹配的方法依赖于字符的形状、网格、投影等统计特征，但这种方法在处理相似字符时性能较差，且由于特征数据维度高，可能导致识别速度较慢。另一方面，基于神经网络的方法虽然能处理更复杂的模式，但面临的问题包括网络输入数据的选择和网络结构设计，这些都可能影响识别效率和准确性。 为了提高字符识别性能，通常采取以下三种策略：一是优化分类识别算法；二是结合多种分类器，利用各自的优势互补，根据不同的特征进行分类；三是提取具有更强描述能力的特征，结合其他辅助特征进行识别。文章中提到的系统构建了一个基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的平台，利用其并行计算能力强和丰富的接口逻辑，为构建实时、便携的车牌字符识别系统提供了一种高效方案。 系统设计中，硬件部分包括车牌采集和模数转换，以及预处理步骤；软件部分则采用Altera公司的DE2开发板，利用嵌入的NIOS II软核处理器，通过SOPC Builder配置生成片上系统，并运用模板匹配算法进行车牌识别，最终识别结果显示在LED上。 车牌预处理是关键步骤，包括粗定位和灰度化。粗定位通过分析颜色通道，利用颜色差异来确定车牌位置。例如，对于蓝底白字的车牌，可以通过设定特定的RGB阈值来完成粗定位。接着，中值滤波用于去除噪声，提升图像质量。在FPGA中，采用3×3邻域的中值滤波器，通过三输入排序单元设计实现快速中值滤波，减少了逻辑资源的占用，同时保证了处理速度。 嵌入式系统/ARM技术在车牌字符识别中的应用，结合了硬件和软件的优势，实现了高效、实时的字符识别，这对于智能交通系统的发展具有重要意义。通过不断优化算法和硬件设计，可以进一步提升识别的准确性和速度，满足实际应用的需求。