《嵌入式汽车身份自动识别系统》由会员分享，可在线阅读，更多相关《嵌入式汽车身份自动识别系统（9页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、嵌入式汽车身份自动识别系统一、项目介绍（研究目标、研究背景及现状、工作原理和方案设想、计划进度安排等）见附录。二、项目自我评价1、先进性：在数字信息技术和网络技术高速发展的后 PC 时代，随着嵌入式处理器性能的不断提高，高性能的处理器已经能满足复杂算法应用和其他复杂功能应用，嵌入式将不可避免得走进各个领域。另一方面，伴随着我国经济的快速发展和北京奥运会的举行，“交通智能化”将毋庸质疑的成为热门话题。由于交通行业的特殊性，其对 ITS 设备的技术参数、使用条件都有苛刻的要求，而嵌入式恰好能够满足此要求，因此嵌入式智能交通设备的大范围应用是必然趋势。嵌入式汽车身份自动识别系统是智能化交通管理系统的
2、重要组成部分，是嵌入式技术与汽车身份识别技术的完美结合，他涵盖了嵌入式车牌识别、嵌入式车标识别以及汽车颜色识别三大主体功能，力求将汽车目标一次性锁定。它拥有以下优点：1、高度独立：使用嵌入式技术，仅通过通信接口与应用系统连接，独立性高。2、功能齐全：同时识别汽车车牌、车标及颜色，一次性锁定目标，具有现有系统所没有的强大功能。3、可塑性强：前端可与信号触发装置等上游产品结合，末端内置无线网络及多种串口接口以便与下游产品结合。系统功能与使用范围得到极大拓展。4、易于维护：修理、维护仅涉及本系统而不影响其他模块，维护成本远低于同类产品。5、便携灵活：设备高度集成，小巧灵活，使用方便。2、可操作性和可
3、实现性：目前，车牌识别、车标识别等技术日趋成熟与完善，相关资料较易获取。现有的嵌入式技术也比较成熟。故，从技术难度上讲该选题较于其他的前沿科学容易实现。选题所涉及的设备和材料也较易获得，且成本适中。3、创新点：现有的车牌识别装置一般使用电脑处理数据，有些甚至需要若干台电脑合作完成，占用大量空间与资源。即使偶有由嵌入式完成的系统其功能也仅限于车牌识别或车标识别。本系统创造性地将嵌入式与车牌识别、车标识别以及汽车颜色识别相结合，一次性解决了目前设备体系臃肿、集成难度大、稳定性差，维护难，功能单一等问题。4、可能存在的问题：目前，主要问题是嵌入式集成度及无线传输的距离。我们所设想的理想情况是：针对现
4、在大多使用电脑整机处理数据，设备灵活性差的缺点，开发出便携式、数据可无线传输的汽车身份识别系统。但是由于我们时间、精力和资金的限制，“便携的程度”是目前最大的难题。另外车速与景深对图像识别的影响问题也是我们可能会面对的难题。三、预期成果（成果的具体形式，如：申请专利、公开发表论文、制作科技实物（含软件程序）等，可以同时有多种成果形式）我们预计我们的实验成果有以下几个方面。首先，我们计划制作出科技实物，即确实地完成该嵌入式系统，拿出实实在在的成果。第二，从我们对市场现状的分析来看，该嵌入式汽车身份识别系统的市场前景非常乐观，故可以将我们的产品申请专利并投入市场进行生产。第三方面，由于汽车颜色、车
5、牌、车标的组合识别还没有合适的算法，所以在完成本系统的过程中我们不可避免的要完成算法设计，而这部分成果可以通过公开发表论文的形式进行展示。因为我们计划完成一个系统，所以我们需要同时完成该系统的硬件和软件两个部分。从大的角度来看，软件及算法部分的成果可以通过论文发表，而硬件方面的成果则可以通过投入生产和申请专利来体现。无疑，我们的成果形式会比只做软件部分或者只做硬件部分的选题多。这也是我们的一大优势。实验环境要求 经费预算 内容 用途 预算金额 预计执行时间CCD 摄像部分 前端图像的获取，购买摄像头或摄像机 3000 07.12 08.2月辅助光源 针对特殊环境进行光线补充 1500 07.1
6、2 08.2 月图像采集卡 模拟信号数字化 2500 07.12 08.2 月嵌入式系统硬件设施 图像的处理 4000 08.3 08.10 月硬盘录像机 视频信息的存储 2500 08.10 08.12 月显示装置 输出图像识别结果 1500 08.12 09.2 月无线收发或有线传输装置 信息的传输 2500 09. 2 09.3 月机械加工 机械零件组装成样机 2000 最后阶段 合计：19500 元 学院审批意见 专家委员会评审意见 学校审批意见 附录一：选题的现状、背景及意义自 1885 年，世界上第一台汽车诞生至今，汽车为我们日常工作与生活的带来了翻天覆地的影响。一百多年来，汽车以
7、其价格低廉，操作方便等优势逐渐被大众所接受，走入了千家万户。在我国，每年都有许多人加入有车一族。随之而来的自然是越来越快捷方便的生活方式以及由此引发的一系列问题：汽车盗窃案每年逾万，交通事故时有发生无疑，汽车需要规范管理。现在，我国的大部分汽车管理工作都是由人来操作完成的。不难想象，面对越来越庞大的汽车队伍，人工操作明显的力不从心。所以“交通智能化”将成为未来交通管理的必然趋势。要实现交通智能化怎么可以没有“汽车身份”的识别呢。早在上个世纪九十年代初，汽车身份识别已经引起了全世界的广泛重视，人们开始研究有关汽车身份证汽车牌照自动识别的相关问题。几年后，汽车的另一个重要的身份象征汽车标志识别也成
8、为了热门话题。车牌识别的一般途径为：采用计算机图象处理技术对车牌进行分析后自动提取车牌信息以确定车牌号。车标识别则基于边缘直方图和模板匹配相关系数混合的算法。目前车牌与车标识别的理论已经成熟，离线算法识别率已经达到较高的水平，同时正向着集成化、智能化方向发展。在智能化交通管理系统中，汽车身份识别相当于 vc+中的“基类”地位，即智能化交通管理系统中的其他子模块需要在汽车身份识别的基础上进行继承和发展。所以我们认为，汽车身份识别要求较高的集成度，最好能由可以嵌入到其他系统中的、集成度高的模块来完成，如单片机、CPLD。而现阶段的汽车身份识别大部分却是依靠计算机来完成的。另外，由于汽车身份识别的“
9、基类”定位，使用时对“能否唯一的锁定汽车”以及“能否很快地判定是哪辆车”就有了一定的要求。而现阶段的汽车身份识别却仅依靠单纯的识别车牌来完成。市场上存在的也多是车牌或是车标的单独识别系统，将二者结合的系统则非常罕见。而这些单一的系统显然很难达到真正的识别锁定汽车身份的目的。结合智能化交通管理系统的要求，现今汽车身份识别的现状以及二者的发展趋势，我们小组选择了嵌入式汽车身份自动识别系统作为我们本次创新实验计划的选题。我们计划以嵌入式完成汽车身份识别后，将处理完的数字信息传递到智能化交通管理系统的其他模块中。用嵌入式代替电脑处理汽车身份识别将大大提高智能化交通管理系统的集成度，降低成本。区别于单一
10、的识别系统，我们设计完成的汽车身份识别系统将车牌识别与车标识别相结合，并辅以汽车颜色识别。同时识别，同时输出，从而从多方面判断并锁定汽车，力求达到万无一失。从而极大地方便了该系统在各个领域的使用。公安交管领域，该嵌入式汽车身份自动识别系统可被应用在交管系统中。将本产品嵌入到用来测速、测超载的其他交通设施中，就可以完成一系列的管理工作；与终端电脑处理系统相连，传输的是已经经过处理的数字信息而非图片信息，大大节省了终端电脑的处理时间和内存空间，提高反应速度与处理效率，有效解决交管领域人手不足的现状。在园区车辆管理方面，本嵌入式汽车身份自动识别系统将留有端口，使其可以与园区的业主入住时所登记的汽车信
11、息库相连。在园区大门处，安装我们的车牌自动识别系统，以对进出车辆自动识别，然后将数据传到数据库并根据数据库中的车牌数据判断是否是园区内的车辆，然后分情况处理。这将大大增加园区汽车的安全系数，而使用该系统的成本远低于使用电脑处理的系统的成本。关于停车场管理，我们的嵌入式车牌自动识别系统可以完成智能化管理过程。将系统安装在停车场的出、入口处，用来对进出停车场的车辆进行自动识别，而处理后的数据将传入终端电脑，由终端电脑结合传入的信息与数据库判断是否属已买（或租）车位的车辆做出相应处理。综上，我们有理由相信我们计划完成的嵌入式车牌自动识别系统可以在未来的交通智能化管理系统中发挥举足轻重的作用，是值得去
12、研究和探索的。附录二：工作原理及方案设想本汽车身份识别系统包含车牌识别、车色以及车标的识别，本系统将使用嵌入式系统完成此三部分的识别。由于我们刚接触这部分内容，所以想法不是很成熟。下面将分车牌识别与车色、车标识别以及嵌入式三个部分介绍我们的工作原理和方案。第一部分：车牌识别1、总体结构车牌自动识别系统主要分为三大模块:（1）触发：即前端设备的数据入口处，如测速系统等。(2)图像处理部分：分为图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别四部分。(3)无线传输系统将所处理得的数据传送至后端应用系统，如交通违规管理系统，只能停车场系统，安检系统等。2、算法部分前端 CCD 摄像机：原始图像获取由 CCD
13、摄像机及辅助照明装置组成。获取图像质量的好坏直接影响到后端处理和识别的效果. 要获得比较清晰的图像, 需要考虑许多影响图像质量的因素, 主要包括: 摄像头和图像卡的选取, 摄像机的位置标定, 汽车的车速, 出入单位的汽车车队之间的距离, 天气、光线等情况对摄像机所摄图像曝光量的影响。判断是否有车辆进入观测区采用图像差值法来判断监测区是否有目标进入，即首先将视频图像灰度化，然后比较两幅图像对应像素点的灰度值，看是否有变化以及变化有多少。图像差分只能测定监测区中是否有物体经过，但它是否交通车辆，尚未可知。鉴于图像差分所产生的噪声、行人、自行车比汽车所占区域小得多，设计尺度滤波器将尺度较小的物体及噪
14、声滤掉。车牌定位及预处理左图为车牌定位的主要算法。完成基本的车牌定位后，还需要对车牌进行一些基本的预处理。包括倾斜矫正与铆钉和边框的去除。 I、车牌字符的倾斜矫正车牌字符分割的难点在有些车牌是倾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出车牌的倾斜率，根据此斜率对车牌做旋转校正。 II、车牌边框和铆钉的去除先验知识：对于标准车牌，字符间间距为 12mm，第 2、3 个字符间间距为34mm，其中，中间小圆点 l0mm 宽，小圆点与第 2、3 个字符间间距分别为12mm。在车牌边框线的内侧，通常有四个铆钉，他们不同程度地与第 2 个字符或第 6 个字符粘连，如果不去除铆钉，将给第 2 和第 6 在字
15、符的识别造成困难。将车牌图像进行二值化后，图像仅黑、白二值。白色像素点(灰度值 255)取 1，黑色像素点(灰度值 0)取 0，这里采用的是白底黑字模式。对车牌图像逐行进行从内向外式扫描，当扫描到车牌图像某一行中，白色像素点的宽度大于某一阀值时(第一个符合条件的行)，则认为是车牌字符的边沿处，切除这一行以上或以下的所有行。车牌字符分割右图为车牌字符分割的主要算法。在此，由于我们的知识有限就不对这些算法做具体介绍了。字符识别方法字符识别是车牌识别的核心部分。常见的车牌字符识别算法包括六种。我们将他们罗列在右图中。其中，我们比较感兴趣的是基于神经网络的字符识别算法。下面，我们具体介绍两种比较简单且
16、普遍的算法以及基于神经网络的字符识别算法。I、模板匹配车牌字符识别中国车牌的字符模板分为汉字、英文字母和数字模板，由统计方法构造并保存到数据库中。模板匹配是将字符模板和标准化了的车牌字符进行匹配来识别字符。II、特征匹配车牌字符识别车牌识别的方法中，可利用的字符特征很多，大致可以分为结构特征、象素分布特征及其他特征。在这里，我们拟重点突破神经网络法，因为人工神经网络技术具有非线性描述、大规模并行分布处理能力、高度鲁棒性和自学习与联想等特点，适用于非线性时变大系统的模拟与在线控制。具体步骤如下图所示： 此外，我们还会尝试将各种算法结合起来，以扬长避短，如：将遗传算法与人工神经网络结合起来，既能利用遗传算法能并行计算且能快速、全局搜索的优点又能克服神经网络固有的搜索速度慢且易陷入局部旱热的缺点等。由于我们还在大学二年级学习专业基础课程，对图像处理的最新算法
