基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、智能型交通體系(ITS——Intelligent Transportation System)是未來交通監(jiān)管系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢。車輛牌照識(shí)別技術(shù)(LPR——License Plate Recognition)又是ITS中的核心技術(shù)之一。因此研究與開發(fā)車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于我國交通管理領(lǐng)域的發(fā)展具有重要實(shí)用價(jià)值。LPR系統(tǒng)可分為車牌定位與車牌識(shí)別兩大部分，本文針對(duì)車牌識(shí)別部分進(jìn)行了深入的研究與設(shè)計(jì)。
　　車牌識(shí)別系統(tǒng)要應(yīng)對(duì)多種復(fù)雜環(huán)境，如

2、車流量高峰期、照射反光、車牌污染等。本課題依據(jù)車牌識(shí)別系統(tǒng)的高速率、高識(shí)別率的設(shè)計(jì)要求，采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來構(gòu)建系統(tǒng)識(shí)別模塊。ANN模擬人腦智能，在識(shí)別車牌時(shí)能進(jìn)行聯(lián)想記憶與推理，從而較好地解決字符殘缺不完整而無法識(shí)別的問題。在處理機(jī)制上將信息存儲(chǔ)與處理并行起來，大大提高了運(yùn)行速度。
　　本課題在 FPGA芯片上通過內(nèi)嵌 NIOSII軟核方式來設(shè)計(jì)系統(tǒng)方案。NIOSII CPU是一款可根據(jù)應(yīng)用裁減性能的嵌入式軟核，配以可

3、編程并行處理特性的FPGA來承載車牌識(shí)別系統(tǒng)，能夠充分發(fā)揮系統(tǒng)性能并滿足實(shí)時(shí)性要求。論文包括車牌預(yù)處理模塊、識(shí)別模塊、硬件設(shè)計(jì)三方面內(nèi)容，主要工作如下：
　?、賹?duì)車牌圖像預(yù)處理模塊進(jìn)行了深入研究。在車牌二值化的OTSU算法上進(jìn)行了改進(jìn)，通過算法前銜接灰度拉伸算法增強(qiáng)了二值化效果。在字符分割的傳統(tǒng)投影算法上進(jìn)行了修改，通過添加控制子圖像對(duì)字符粘連的判斷語句實(shí)現(xiàn)了粘連字符的分割；在字符特征提取上采取了綜合提取方法，有效提高了車牌字符特

4、征的采集效率。
　?、趯?duì)ANN進(jìn)行了研究，采用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)車牌識(shí)別模塊建模，并依據(jù)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果，對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)行優(yōu)化，采用樣本輪訓(xùn)修改了權(quán)值調(diào)整算法，并在標(biāo)準(zhǔn)BP學(xué)習(xí)算法中添加了動(dòng)量項(xiàng)，極大地提高了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率及收斂速度。
　?、劢Y(jié)合SOPC理念，在FPGA芯片上搭建了基于NIOSII的車牌識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)中對(duì)耗時(shí)的浮點(diǎn)運(yùn)算模塊進(jìn)行了硬件化，提高了系統(tǒng)執(zhí)行效率；系統(tǒng)輸出端設(shè)計(jì)了LCM接口電路，采用TRDB-LCM對(duì)車牌處理圖像進(jìn)行