基于TMS320C6446的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

趙大偉，陳 剛

0 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車數(shù)量大幅增加，人們對(duì)于車輛管理的要求也日益提高，交通管理逐步向信息化和智能化管理的方向發(fā)展，利用科技手段實(shí)現(xiàn)交通管理的智能化系統(tǒng)作為有效解決上述問題的途徑,成為近十幾年來國內(nèi)外各級(jí)政府和交通專家研究的熱點(diǎn),車牌識(shí)別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的核心技術(shù)之一[1]。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的任務(wù)是處理、分析所獲取的汽車圖像，自動(dòng)識(shí)別出車牌號(hào)碼，從而確定車輛的身份。車牌識(shí)別系統(tǒng)能廣泛應(yīng)用于各種車輛收費(fèi)場(chǎng)及智能化小區(qū)等場(chǎng)所，對(duì)提高這些場(chǎng)所車輛的管理水平和安全性具有重要的意義。在我國正逐步開展智能交通系統(tǒng)規(guī)劃的研究，并已經(jīng)在一部分城市試點(diǎn)建設(shè)[2]。車牌識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是推進(jìn)交通管理智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一，具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的概述

車牌識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。通過對(duì)車牌自動(dòng)識(shí)別，獲取準(zhǔn)確的車牌號(hào)碼，查詢相關(guān)的數(shù)據(jù)庫，獲取車輛信息，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的車輛管理，能夠提高工作人員的效率，減輕工作強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)交通管理的智能化。

1.1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的組成

車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)中的核心子系統(tǒng)，是利用通過獲取的汽車前視或后視圖像，完成車牌目標(biāo)的自動(dòng)定位與識(shí)別，從而快速、有效的確定車輛身份。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的硬件部分一般有車體感應(yīng)器、輔助光源、攝像機(jī)、圖像采集卡和圖像處理模塊組成。軟件部分是由一個(gè)具有車牌識(shí)別功能的圖像分析和處理軟件，以及一個(gè)滿足具體應(yīng)用需求的后臺(tái)管理軟件組成。圖像分析和處理軟件是車牌識(shí)別系統(tǒng)的核心，主要包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別。

1.2 基于DSP的嵌入式車牌的識(shí)別系統(tǒng)

DSP數(shù)字信號(hào)處理器是專門用于數(shù)字信號(hào)處理的嵌入式微處理器，在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上采用哈佛結(jié)構(gòu)并設(shè)置了專用的硬件乘法器，使 DSP處理器在數(shù)字圖像處理等方面有很大的優(yōu)勢(shì)。近年來，隨著信息技術(shù)應(yīng)用的深化以及嵌入式系統(tǒng)的智能化，DSP處理器被大量地應(yīng)用于多媒體信號(hào)處理和各種帶有智能邏輯的消費(fèi)產(chǎn)品中，如語音識(shí)別產(chǎn)品、數(shù)字電視機(jī)頂盒、生物信息識(shí)別終端和智能家居產(chǎn)品等。

智能交通系統(tǒng)中管理的對(duì)象對(duì)行駛中的車輛，所以智能交通中的各種電子設(shè)備通常工作在室外，所以設(shè)備的適應(yīng)能力，可靠性和安全性，都是智能交通系統(tǒng)設(shè)備選型工作中特別值得注意的問題。嵌入式設(shè)備具有較強(qiáng)的獨(dú)立性，集成度高，方便攜帶、安裝和穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)，可以滿足智能交通系統(tǒng)中對(duì)設(shè)備的要求。

基于 DSP的車牌識(shí)別系統(tǒng)采用嵌入式一體化結(jié)構(gòu)的基本思路是：將從車輛圖像采集到識(shí)別的所有工作模塊全部集成到一個(gè)嵌入式設(shè)備中，自動(dòng)的完成實(shí)時(shí)的車牌識(shí)別的全部工作，并通過網(wǎng)絡(luò)和傳輸模塊，將識(shí)別結(jié)果傳輸給相關(guān)的數(shù)據(jù)庫或信息心進(jìn)行處理，從而快速的實(shí)現(xiàn)車牌的自動(dòng)識(shí)別。

1.3 車牌識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀

在我國，智能交通系統(tǒng)的研究和嵌入式技術(shù)在我國起步較晚，所以基于嵌入式的車牌識(shí)別系統(tǒng)的在我國還不是很成熟，但也有一些嵌入式車牌識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)投入使用。如上海漢邁公司的車牌識(shí)別系統(tǒng)HIMI-LPR01，它是基于DSP芯片實(shí)現(xiàn)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，可以在復(fù)雜天氣條件下對(duì)車輛進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別；北京文安開發(fā)的車輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了國際上領(lǐng)先的視覺處理技術(shù)和嵌入式技術(shù)，可以實(shí)時(shí)的對(duì)視頻流中的車輛圖像進(jìn)行識(shí)別，從而快速的確定車輛的身份；北京漢王公司推出的高性能嵌入式車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)-漢王眼，已經(jīng)應(yīng)用到一些城市的交通管理中，實(shí)現(xiàn)了車輛的智能化管理[3]。

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國智能交能系統(tǒng)建設(shè)也正飛速的發(fā)展，車牌識(shí)別技術(shù)作為智能交能的核心技術(shù)和重要組成，越來越受到人們的重視，而基于嵌入式的車牌識(shí)別系統(tǒng)由于自身的優(yōu)點(diǎn)，也正成為人們研究的熱點(diǎn)。

2 系統(tǒng)硬件平臺(tái)搭建及總體設(shè)計(jì)

2.1 TS-DM6446硬件結(jié)構(gòu)

隨著數(shù)字信號(hào)處理器技術(shù)的不斷發(fā)展， DSP技術(shù)也被廣泛的應(yīng)用到各行各業(yè)。基于DSP的車牌識(shí)別系統(tǒng)將應(yīng)用程序和核心算法固化在 DSP板上，以硬件形式存在，通過實(shí)時(shí)的操作系統(tǒng)控制和管理，使設(shè)備具有較強(qiáng)的可靠性、實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，同時(shí)，系統(tǒng)精簡(jiǎn)，產(chǎn)品的體積小，安全性高，可以適合各種惡劣環(huán)境，因此，基于 DSP的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)。

本系統(tǒng)的硬件平臺(tái)采用的是TS-DM6446系統(tǒng)的平臺(tái)。TS-DM6446 DSP開發(fā)板的硬件組成由TDS642EVM多路實(shí)時(shí)圖像處理平臺(tái)、開發(fā)板、視頻采集設(shè)備、仿真器及 LED顯示屏等設(shè)備構(gòu)成。

2.2 基于DSP的車牌識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

基于 DSP的車牌識(shí)別系統(tǒng)采用上述的硬件平臺(tái)，可以與攝像機(jī)等設(shè)備安裝于一體，完成對(duì)車輛的監(jiān)控和識(shí)別，通過相應(yīng)的傳輸線路將結(jié)果傳輸?shù)叫畔⒅行模捎们度胧揭惑w化車牌識(shí)別系統(tǒng)，可以很方便地嵌入到相關(guān)管理系統(tǒng)中[4]。

2.2.1 系統(tǒng)硬件的總體結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)的硬件平臺(tái)采用基于TS-DM6446的硬件平臺(tái)，系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)主要分為3部分：圖像采集模塊、DSP處理模塊和PCI傳輸模塊。

圖像采集過程中，我們可以采用各種類型的攝像設(shè)備，獲取的視頻信號(hào)通過S-Video IN端口輸入到DSP處理器進(jìn)行處理，S-Video IN是整個(gè)電路的輸入接口，攝像設(shè)備獲取的視頻信號(hào)從它進(jìn)入系統(tǒng)，以便進(jìn)行后續(xù)的識(shí)別。視頻解碼電路設(shè)計(jì)采用 SAA7111A，該芯片是增強(qiáng)型視頻輸入處理器，內(nèi)置了功能強(qiáng)大的 A/D轉(zhuǎn)換器，圖像分辯率可支持800*600。

存儲(chǔ)器主要采用FLASH和SDRAM，F(xiàn)LASH用來存儲(chǔ)在目標(biāo)板上運(yùn)行的算法，SDRAM作為內(nèi)存芯片，最大支持256MB，作為程序執(zhí)行行時(shí)的內(nèi)存使用。

與主機(jī)的通信接口主要采用的是目標(biāo)板上的HPI接口，HPI是一個(gè)16bit的寬度的并行端口。主機(jī)控制該接口的主控權(quán)，通過它訪問CPU的存儲(chǔ)空間。TMS320DM6446直接將HPI與片內(nèi)的地址產(chǎn)生單元相連，由硬件來處理HPI的讀/寫請(qǐng)求。

2.2.2 系統(tǒng)工作流程

DSP系統(tǒng)中識(shí)別核心主要包括圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別模塊。車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作流程可簡(jiǎn)要的描述為：

(1)由攝像機(jī)或CCD攝像頭拍攝的含有車牌的圖像經(jīng)過數(shù)據(jù)采集裝置輸入識(shí)別模塊進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理主要包括圖像灰度轉(zhuǎn)換以及必要的圖像增強(qiáng)、濾波和圖像水平校正等；

(2)由定位模塊進(jìn)行牌照搜索與檢測(cè)，定位并分割出包含牌照字符號(hào)碼的矩形區(qū)域；

(3)對(duì)牌照字符進(jìn)行二值化并分割出單個(gè)字符，經(jīng)歸一化后輸入字符識(shí)別模塊進(jìn)行識(shí)別；

(4)輸出車牌號(hào)碼以及必要的附加信息，傳輸?shù)较鄳?yīng)的終端或控制中心。

使用嵌入式處理器DSP構(gòu)建車牌識(shí)別系統(tǒng)，具有集成度高、安裝方便、擴(kuò)充性好、識(shí)別速度快等特點(diǎn)，同時(shí)，也能夠應(yīng)對(duì)交通系統(tǒng)中各種復(fù)雜天氣情況等工作要求，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。

3 車牌圖像預(yù)處理與車牌區(qū)域定位

3.1 車牌圖像的預(yù)處理

車牌識(shí)別系統(tǒng)的第一步是通過專業(yè)的攝像和采集設(shè)備，獲取待處理的車輛的圖像，然后對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行定位，在對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行定位之前所獲取的車輛圖像往往由于外界環(huán)境因素的影響，圖像的質(zhì)量往往較低，而且存在大量的噪聲，要準(zhǔn)確、快速地對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行定位，需要對(duì)獲取的圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，主要是對(duì)獲取的彩色圖像進(jìn)行灰度化，隨后進(jìn)行圖像增強(qiáng), 然后轉(zhuǎn)化為二值圖像，利用濾波算子進(jìn)行濾波預(yù)處理，對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行消除或降低噪聲干擾等[5]。

3.2 車牌區(qū)域的定位

對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理后，接下來就是要對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行定位，從而獲取車牌區(qū)域，車牌的定位是整個(gè)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。

3.2.1 車牌區(qū)域特征

車牌定位主要是根據(jù)圖像中車牌的特征進(jìn)行分析和定位，攝像頭捕獲的圖像經(jīng)過上述的預(yù)處理后，便可以進(jìn)行車牌區(qū)域的查找和定位，圖像中車牌區(qū)域有以下 3個(gè)基本特征：

(1)車牌區(qū)域字符比較集中，并且所占的區(qū)域范圍較小；

(2)車牌字符顏色與牌照的背景色有一定的差別；

(3)車牌區(qū)域大小相對(duì)固定，區(qū)域長(zhǎng)度和寬度成固定比例。

3.2.2 車牌區(qū)域定位算法

通過研究發(fā)現(xiàn)，在處理后的車輛圖像中，車牌區(qū)域所在的行相鄰像素點(diǎn)之間的灰度值會(huì)從0到1和1到0的變化明顯，而且這個(gè)跳變數(shù)介于兩個(gè)臨界值之間，因此，可以作為尋找車牌區(qū)域的依據(jù)[6]。

算法中采用由上至下統(tǒng)計(jì)圖像中各行相鄰象素之間的灰度變化情況，當(dāng)圖像中某行的變化次數(shù)大于設(shè)定的臨界值時(shí)，可以認(rèn)定該行為要獲取的車牌的最高行，繼續(xù)向下搜索，當(dāng)某行的變化次數(shù)首次小于設(shè)定的臨界值時(shí)，認(rèn)定此行為待搜索的車牌區(qū)域的最底行。

4 車牌字符的分割與識(shí)別

4.1 車牌圖像傾斜校正

確定車牌所在區(qū)域后，我們要將單個(gè)字符從車牌中分割出來，車牌的字符分割主要是將字符從車牌定位后的圖像中分割出來，字符分割是識(shí)別的前提，一般情況下，我們通過定位后得到的車牌圖像是一個(gè)矩形，但是在實(shí)際應(yīng)用中，由于攝像機(jī)和車輛之間角度的影響，我們得到車牌圖像一般會(huì)有一定的傾斜現(xiàn)象，給字符分割帶來困難，導(dǎo)致分割失誤，，因此需要在字符分割之前對(duì)車牌進(jìn)行傾斜校正。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌的傾斜角度一般不會(huì)太大，因?yàn)榕臄z角度不同，可能會(huì)出現(xiàn)不同的傾斜角度，主要有水平傾斜、垂直傾斜和水平垂直傾斜。

我們采用 Hough變換和模板匹配相結(jié)合的方法對(duì)傾斜的車輛圖像進(jìn)行校正。首先利用 Hough變換求取傾斜圖像中車牌的邊框信息，利用模板匹配確定車牌圖像區(qū)域的 4個(gè)角的坐標(biāo)，最后使用雙線性空間的變換完成圖像的校正。

4.2 車牌字符分割

車牌定位后得到的圖像是一個(gè)包含車牌字符信息的近似水平矩形區(qū)域，要想正確的進(jìn)行車牌字符的識(shí)別，首先要將這個(gè)區(qū)域中的單個(gè)字符分割出來，然后送入相應(yīng)的字符識(shí)別模塊。車牌字符分割的正確與否，直接影響到后續(xù)字符識(shí)別的正確性。車牌字符分割的方法有很多，如小區(qū)域投影方法結(jié)合四連通算法的字符分割算法，利用 Hough變換和先驗(yàn)知識(shí)的車牌字符分割算法等，但這些算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，分割效果不是很理想。目前常用的字符分割方法主要有連通域法，水平投影法和聚類分析法和模板匹配法。我們結(jié)合上面所討論的字符分割方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種基于先驗(yàn)知識(shí)的垂直投影字符分割算法。

(1)車牌先驗(yàn)知識(shí)

車輛牌照是按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)制作的，車牌區(qū)域內(nèi)均勻地分布著8個(gè)字符，第一個(gè)字符通常是漢字，為各省市的簡(jiǎn)稱，第二個(gè)字符是大寫英文字母，如“A”、“B”、“C”等，是省、直轄市、自治區(qū)的名稱代號(hào)；接著是一個(gè)實(shí)心點(diǎn)“·”；后面的汽車編號(hào)，一般是5個(gè)字符，其中數(shù)字占大多數(shù)。隨著汽車數(shù)量的急劇增加，這5個(gè)字符中字母的數(shù)量和出現(xiàn)的機(jī)率也在增加。例如，“吉A·CY751”就是標(biāo)準(zhǔn)的車牌號(hào)碼。標(biāo)準(zhǔn)車牌的大小固定，形狀為長(zhǎng)方形，標(biāo)準(zhǔn)寬度為45厘米，高度為15厘米。車牌上的每個(gè)字符寬45毫米，長(zhǎng)90毫米，字符的筆劃寬度為10毫米，每個(gè)單元間隔12毫米。

(2)基于先驗(yàn)知識(shí)的垂直投影字符分割算法

在預(yù)處理后的車牌區(qū)域上，充分結(jié)合車牌的先驗(yàn)知識(shí)，再利用垂直投影算法對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行單字符分割，可以獲得較好的分割效果。算法主要是計(jì)算出字符的水平分割線，我們對(duì)校正后的圖像，進(jìn)行相應(yīng)的 Hough 變換，從而獲得字符的水平分割線；垂直分割線的取得，采用算法對(duì)車牌區(qū)域的字符做垂直投影，得到投影曲線，計(jì)算出曲線中波谷的位置，作為候選垂直分割線的位置；結(jié)合水平分割線和候選垂直分割線位置信息，利用車牌區(qū)域的先驗(yàn)知識(shí)，估算車牌的寬度和車牌中字符的寬度；進(jìn)一步利用車牌的先驗(yàn)知識(shí)，計(jì)算出前車牌圖像中相鄰字符間的間隔的位置，根據(jù)垂直投影曲線以及方差信息，在估算出的位置附近搜索，確定字符的左右邊界；然后利用垂直投影得到的方差信息，從候選垂直分割線中確定最終垂直分割線，根據(jù)獲得的兩條分割線，完成字符的分割。

4.3 車牌字符識(shí)別

車牌的字符識(shí)別是車牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵的一步，只有對(duì)已獲取的車牌圖像上的字符快速而準(zhǔn)確的進(jìn)行識(shí)別，才能保證我們正確的獲取車牌號(hào)碼，從而進(jìn)一步查詢或獲知相關(guān)的車輛信息。字符識(shí)別是車牌識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)非常重要階段，因此是否能夠有效的進(jìn)行字符識(shí)別也決定了整個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的有效性。

4.3.1 車牌字符識(shí)別的方法

目前比較常用的字符識(shí)別方法主要有，基于特征統(tǒng)計(jì)匹配的識(shí)別算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法和基于模板匹配的字符識(shí)別算法。根據(jù)我國車牌的種類和字符的特點(diǎn)，我們采用了基于特征點(diǎn)匹配與模板匹配相結(jié)合的字符識(shí)別算法，該方法即提高了識(shí)別的精度，同時(shí)也不影響識(shí)別速度。

首先我們先要建立標(biāo)準(zhǔn)的模板庫。識(shí)別時(shí)將待識(shí)別車牌上已經(jīng)分割好的字符與標(biāo)準(zhǔn)庫中的字符進(jìn)行匹配運(yùn)算，以確定待識(shí)別的字符，待識(shí)別字符與模板之間的匹配程序由匹配算子確定，匹配算子計(jì)算公式為公式（1）

其中R（i,j）為相關(guān)算子，S為待識(shí)別的車牌圖像，Si,j為待識(shí)別圖像的子圖，i,j為子圖的左上角像素點(diǎn)在 S中的坐標(biāo)，T為標(biāo)準(zhǔn)模板。計(jì)算過程中，所取得的相關(guān)算子最大對(duì)應(yīng)的模板是最佳匹配模板。

由于進(jìn)行識(shí)別的車牌圖像在進(jìn)行字符識(shí)別前，已經(jīng)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理操作，也就是說我們已經(jīng)得到一個(gè)二值化的圖像，所以圖像中的只存在著兩種灰度值，即0和1，因此，匹配算子的計(jì)算為公式（2）

公式中，D（i,j）的值最小的為最佳匹配模板，使用該模板，會(huì)很大程度上減少計(jì)算量，加快識(shí)別的速度。

上述的算子可以準(zhǔn)確的對(duì)清晰度較高的字符進(jìn)行識(shí)別，當(dāng)車牌圖像字符比較相似，或者由于外界因素的影響，使字符出現(xiàn)斷裂、破損或模糊不清時(shí)，該算法就不能準(zhǔn)確的進(jìn)行識(shí)別。為了克服上述的缺點(diǎn)，我們?cè)谒惴ㄖ幸肓颂卣鼽c(diǎn)的概念，特征點(diǎn)就是指車牌字符的關(guān)鍵點(diǎn),車牌上不同的字符的特征點(diǎn)不同，對(duì)字符進(jìn)行拓?fù)浞治隹梢垣@得字符邊緣的關(guān)鍵點(diǎn), 然后根據(jù)這些特征點(diǎn)對(duì)字符進(jìn)行分類，這樣我們可以將車牌中相似的字母和數(shù)字分成不同的組，檢測(cè)到相似的字符時(shí)，就可以采用特征點(diǎn)匹配方法進(jìn)一步的檢查，最終得到準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果。

在進(jìn)行字符識(shí)別的過程中, 先抽取待識(shí)別字符的特征，與樣本模板進(jìn)行匹配， 快速的完成待識(shí)別字符的分類，進(jìn)一步匹配字符的特征點(diǎn)位置的取值, 就可以快速、準(zhǔn)確的識(shí)別出字符。在這種方法中，對(duì)于相似度較大的字符最多用7個(gè)特征點(diǎn)就可以把它們區(qū)分開。由于車牌字符中，相似度比較大的字符主要出現(xiàn)在字母和數(shù)字中，漢字中并不常見，因此，我們?cè)趯?duì)車牌字符識(shí)別時(shí)，只對(duì)字母和數(shù)字字符進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，從而簡(jiǎn)化算法。在實(shí)際的系統(tǒng)中，識(shí)別采取了兩個(gè)分支，分別進(jìn)行漢字和字母及數(shù)字的識(shí)別，這樣有利于提高識(shí)別的速度并保證了識(shí)別的準(zhǔn)確性。

5 基于TMS320C6446系統(tǒng)開發(fā)

5.1 基于TMS320C6446系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

基于TMS320C6446的車牌識(shí)別系統(tǒng)的系統(tǒng)軟件主要包括與硬件相關(guān)的底層軟件、操作系統(tǒng)、相關(guān)通信協(xié)議、設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序和應(yīng)用軟件等，操作系統(tǒng)是嵌入式系統(tǒng)中非常重要的系統(tǒng)軟件，主要對(duì)設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議等進(jìn)行管理。

DSP/BIOS是專門用于C5000系列和C6000系列DSP的一個(gè)可裁剪的嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)內(nèi)核，集成在CCS開發(fā)環(huán)境中，負(fù)責(zé)對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行管理。在使用DSP/BIOS時(shí)，要先根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用程序?qū)ζ溥M(jìn)行配置，從面來有效的使用它，在我們的系統(tǒng)中，通過DSP/BIOS的配置文件結(jié)合自身程序的需要來進(jìn)行了配置，配置文件的擴(kuò)展名為.cdb，可以通過它獲得相關(guān)參數(shù)的信息。

本系統(tǒng)中，在DSP/BIOS組件管理器中進(jìn)行CPU設(shè)置、存儲(chǔ)器配置、硬件中斷設(shè)置、多通道緩沖串行口設(shè)置等，同時(shí)要手動(dòng)設(shè)置生成的.cdb文件。

本系統(tǒng)中的.cdb文件主要對(duì)以下3個(gè)部分進(jìn)行設(shè)置：

(1) 系統(tǒng)中的 MEM 項(xiàng)的作用是對(duì)硬件的內(nèi)存進(jìn)行分配，而在堆中進(jìn)行程序和數(shù)據(jù)內(nèi)存分配，因此要在MEM屬性中正確設(shè)置堆的大小；

(2)設(shè)置Scheduling中的TSK項(xiàng)，該項(xiàng)主要是對(duì)任務(wù)設(shè)置，程序運(yùn)行前將程序使用的任務(wù)添加上，并對(duì)任務(wù)的屬性進(jìn)行設(shè)置；

(3)輸入設(shè)備/輸出設(shè)備的選項(xiàng)中，“User Defined Devices”需要手動(dòng)設(shè)置實(shí)際應(yīng)用中增加的設(shè)備并加載設(shè)備驅(qū)動(dòng)，如：圖像捕獲時(shí)使用的攝像設(shè)備等。

5.2 軟件實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化

基于TMS320C6446的車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)主要先編寫基于PC機(jī)的算法，使算法先在PC機(jī)軟件仿真環(huán)境下進(jìn)行調(diào)試并通過，然后Load到開發(fā)板上執(zhí)行。

本系統(tǒng)是將車牌識(shí)別算法程序在 CCS環(huán)境中進(jìn)行調(diào)試，通過仿真測(cè)試后，編譯生成的擴(kuò)展名為.out的可執(zhí)行文件，然后將其LOAD到開發(fā)板。

5.2.1 基于DSP的軟件設(shè)計(jì)

基于 DSP的車牌識(shí)系統(tǒng)中，識(shí)別算法主要經(jīng)過以下幾個(gè)步驟，系統(tǒng)接收硬件中斷，啟動(dòng)圖像捕獲程序來獲取圖像數(shù)據(jù)，將所獲取的圖像數(shù)據(jù)利用通道（EDMA）從FPGA傳送到DSP的外部設(shè)備SDRAM中，傳輸完成后，對(duì)圖像完成相應(yīng)的識(shí)別算法，主要包括車牌定位、字符分割和車牌識(shí)別3個(gè)操作，然后通過相應(yīng)的通信模塊或顯示模塊進(jìn)行輸出和顯示。

配置過程中，我們利用了TI公司提供的CSL函數(shù)庫進(jìn)行底層驅(qū)動(dòng)函數(shù)的調(diào)用。整個(gè)車牌識(shí)別的應(yīng)用程序建立在DSP/BIOS基礎(chǔ)上，在DSP/BIOS的調(diào)度下按任務(wù)和中斷的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行執(zhí)行，同時(shí)明確了任務(wù)的劃分和任務(wù)間的通信問題。針對(duì)我們的目標(biāo)板和應(yīng)用程序，我們主要做了以下配置：

(1)系統(tǒng)引導(dǎo)模式和配置

我們所采用的目標(biāo)板可以采用多種的引導(dǎo)配置方式，本系統(tǒng)中主要做了如下的配置，首先選擇設(shè)備的存儲(chǔ)映射方式，設(shè)置片內(nèi)/片外存儲(chǔ)器映射在地址 0處，并設(shè)置對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)器的類型，并在處理器復(fù)位之前，初始化地址0處的存儲(chǔ)器。

(2)DSP初始化

系統(tǒng)加電后首先要對(duì)DSP進(jìn)行初始化，我們采用調(diào)用CSL中相關(guān)模塊的庫函數(shù)的方法，完成DSP芯片的初始化及相應(yīng)設(shè)置，這些設(shè)置主要包括目標(biāo)板初始化、PLL時(shí)鐘模塊復(fù)位、EMIF設(shè)置、IRQ中斷設(shè)置、I2C模塊設(shè)置、McBSP設(shè)置和視頻解碼芯片的配置。同時(shí)，在進(jìn)行DSP初始化的同時(shí)，車牌識(shí)別系統(tǒng)中所使用的算法及程序也輸入到SDRAM中等待運(yùn)行。

(3)設(shè)備的配置

車牌識(shí)別過程由多個(gè)任務(wù)組成，任務(wù)間的通信和同步除了相關(guān)的算法外，還要依靠相關(guān)的設(shè)備支持，設(shè)備通過配置來決定復(fù)位時(shí)芯片如何工作，設(shè)置配置主要包括引導(dǎo)模式、時(shí)鐘模式、連接端口模式及其它的一些配置，C6446設(shè)備配置我們主要通過PCI_EN管腳、McBSP_EN管腳、HPI數(shù)據(jù)線上的上拉/下拉電阻共同完成的，在系統(tǒng)復(fù)位時(shí)，地址總線管腳上的電平會(huì)被鎖存，同時(shí)也對(duì)相關(guān)的設(shè)備做了配置，主要是通過EMIFB地址總線 BEA[20：1]管腳的上拉/下拉電阻選擇。

5.2.3 算法仿真及測(cè)試

TMS320DM6446系統(tǒng)提供在線仿真支持，結(jié)合CCS可以實(shí)時(shí)調(diào)試程序，并控制程序的運(yùn)行。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)提供了增強(qiáng)型JTAG連接，來滿足在線仿真的需求，這種連接能和多種不同的DSP系統(tǒng)進(jìn)行連接。通過主機(jī)一側(cè)的JTAG接口，能夠快速的進(jìn)行主機(jī)和DSP之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換，這種交換由終端和主機(jī)兩部分組成，常用的 RTDX庫存函數(shù)在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的DSP上運(yùn)行，也可以間接的通過調(diào)用RTDX軟件庫的ARI函數(shù)將數(shù)據(jù)輸入到實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的DSP上，然后通過在片仿真硬件和增強(qiáng)型 JTAG接口將數(shù)據(jù)輸入或輸出到主機(jī)，這樣數(shù)據(jù)在 DSP應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)就可以實(shí)時(shí)的傳送給主機(jī)。在線仿真過程中，RTDX庫函數(shù)與CCS軟件協(xié)同工作，通過COM API與RTDX工具進(jìn)行通信，將取得的目標(biāo)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳回目標(biāo)機(jī)。

(1)車牌區(qū)域定位測(cè)試

車牌區(qū)域定位測(cè)試主要包括圖像獲取和車牌定位，圖像獲取是用來檢驗(yàn)系統(tǒng)能否準(zhǔn)確的將視頻中的車輛圖像進(jìn)行準(zhǔn)確獲取并存儲(chǔ)。圖像獲取我們采用了高速的攝像頭進(jìn)行視頻攝錄，然后將獲取的圖像傳輸至DSP的集成開發(fā)工具CCS中自帶的圖像觀察窗口，進(jìn)行觀察。我們?cè)诓煌庹障聦?duì)汽車圖像進(jìn)行了采集與并傳輸?shù)紻SP系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)試，經(jīng)過測(cè)試本系統(tǒng)能夠獲取到清晰的彩色圖像。

(2)車牌識(shí)別測(cè)試

對(duì)定位后的圖像進(jìn)行車牌識(shí)別，主要進(jìn)行字符分割及識(shí)別，通過對(duì)多幅車輛圖像的識(shí)別，在識(shí)別過程中主要存在以下的問題：一是光照強(qiáng)度會(huì)對(duì)車牌識(shí)別造成一定影響，過強(qiáng)或者過暗都會(huì)造成識(shí)別率降低；二是拍攝角度對(duì)識(shí)別率也會(huì)造成一定的影響，拍攝傾斜角超過一定的范圍，也會(huì)導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。

車牌識(shí)別算法經(jīng)過在實(shí)驗(yàn)室的測(cè)試，以及將系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)地測(cè)試，識(shí)別效果比較理想。

6 結(jié)束語

隨著我國智能交通系統(tǒng)的發(fā)展和不斷完善，車牌識(shí)別技術(shù)作為組成智能交通管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，也越來越受到人們的重視。嵌入式車牌識(shí)別系統(tǒng)是車牌識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)新的研究方向。使用嵌入式處理器DSP構(gòu)建車牌識(shí)別系統(tǒng)，具有集成度高、安裝方便、擴(kuò)充性好、操作簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，同時(shí)，也能夠應(yīng)對(duì)交通系統(tǒng)中各種復(fù)雜天氣情況等工作要求，因此，嵌入式車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究和實(shí)現(xiàn)具有廣闊的應(yīng)用前景和一定現(xiàn)實(shí)意義。

通過對(duì)定位和識(shí)別結(jié)果的統(tǒng)計(jì)，我們能夠發(fā)現(xiàn)，本系統(tǒng)對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的車牌定位及數(shù)字字符識(shí)別率較高，而對(duì)于實(shí)地獲取的車牌定位和識(shí)別率還有待提高，主要原因就是采集的車輛圖像的質(zhì)量問題，在進(jìn)行算法的DSP移植后，由于實(shí)地采集時(shí)所采用的模擬攝像頭質(zhì)量因素和外界環(huán)境的影響，導(dǎo)致采集的圖片質(zhì)量不高，所以定位和識(shí)別率有所下降。因此，需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化識(shí)別算法，使其更好的適應(yīng)DSP處理器，從而提高系統(tǒng)的整體性能。

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