基于arm9的车牌识别系统的研究与应用

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1、学校代码：10255学号：2161303基于ARM9的车牌识别系统的研究与应用RESEARCHANDAPPLICATIONOFVEHICLELICENSEPLATERECOGNITIONBASEDONARM9学科专业：控制工程论文作者：董泽泽指导老师：钱素琴答辩日期：2018.05.22基于ARM9的车牌识别系统的研究与应用基于ARM9的车牌识别系统的研究与应用摘要近年来，我国的机动车数量一直保持高位增长态势，数量日益增加的汽车在方便人们生活的同时，也引发了诸如交通堵塞、交通事故等一系列的问题，传统的人工交通监管方式

2、效率低下，综合运用信息计算机、图像处理等技术的智能交通系统必将是未来交通系统的发展方向。车牌自动识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，是目前的热门研究课题之一。本文在对嵌入式系统和车牌识别相关算法研究的基础上，针对目前PC机车牌识别系统的体积大、不易安装等缺点，提出了一种基于ARM9的车牌自动识别系统，主要分为硬件和软件两个部分。硬件部分具体工作如下：（1）设计了硬件系统，主要包括ARM9系列芯片S3C2440、电源模块、存储器模块、摄像头模块、网络和接口模块等。（2）搭建了嵌入式Linux平台，其中包括BootL

3、oader程序的修改和移植、Linux内核的编译和移植、根文件系统的制作和移植等。软件部分主要分为车牌定位、字符分割和字符识别三个阶段的算法研究和实现，具体工作如下：（1）提出了一种将多种车牌定位算法和车牌判断相结合的定位方法。首先，利用基于HSV色彩空间的车牌定位方法进行初次定位；I基于ARM9的车牌识别系统的研究与应用接着，采用基于Sobel算子的边缘检测方法进行二次定位；最后，通过最大稳定极值区域（maximallystablyextremalregions，Mser）提取的方法进行第三次车牌定位。利用车牌定位

4、获得的大量车牌候选区域训练了支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）车牌判断模型。通过设置检测车牌阈值可以满足不同的应用场景需求。（2）为了提高车牌字符分割的准确性，本文在车牌分割之前先使用灰度跳变原理去除边框和铆钉，接着利用垂直投影结合我国车牌先验信息的方法进行了车牌分割，得到了独立的车牌字符。（3）为了提高车牌识别系统的准确率和实时性，本文提出了一种基于改进局部二值模式（Localbinarypatterns,LBP）和多层感知器（MultilayerPerceptron,MLP）的车牌识别

5、算法。针对LBP算子不能描述字符位置信息的问题，以及汉字比数字和字母纹理更复杂的特点，本文将归一化处理后的汉字、字母和数字进行不同的分块处理，提取每一小块的LBP特征，组合得到字符的特征向量。利用提取的字符特征向量训练汉字MLP模型和字母数字MLP模型，为了提高识别准确率，采用误差反向传播的方式训练了MLP模型。经测试，本文提出的字符识别方法准确率可以达到98.5%以上。对于嵌入式车牌自动识别系统的实现，本文基于OpenCV开发了一个车牌自动识别软件，并在PC机上编译运行成功，最后将车牌识别软件和OpenCV库交叉编

6、译移植到电路板上。关键词：ARM；Linux；车牌定位；字符分割；字符识别；OpenCVII基于ARM9的车牌识别系统的研究与应用RESEARCHANDAPPLICATIONOFVEHICLELICENSEPLATERECOGNITIONBASEDONARM9ABSTRACTInrecentyears,thenumberofmotorvehiclesinourcountryhasmaintainedahighgrowthtrend.Theincreasingnumberofcarshasbroughtaboutase

7、riesofproblems,suchastrafficjam,trafficaccidentsandsoon,whileconvenientforpeople'slife.Traditionalmanualmanagementisinefficient.Intelligenttransportationsystemintegratedwithinformation,computerandimageprocessingtechnologyisthemaintrendoffuturetransportationsyst

8、em.Asanimportantpartofintelligenttransportationsystem,licenseplaterecognitionsystemisoneofthehotresearchtopicsinthefieldofhightechnology.Basedontheresearchofembeddedsysteman