基于FPGA的车牌识别算法研究及实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着城市化的进展，机动车日益普及，而随之带来的交通堵塞、交通事故等一系列交通问题有待解决。针对此问题，人们运用先进的科学技术与管理方法，系统地去解决道路交通问题，最终形成了智能交通系统its(intelligenttraffic system)。而车牌识别lpr(licenseplate recognition)作为智能交通系统的一个重要组成部分，融合了图像处理与模式识别技术，在高速公路电子收费站、停车场等城市交通管理中占有着不可替代的重要地位。智能交通管理系统是未来很长一段时间内交通管理的发展方向，而车牌识别又是交通管理能否实现智能化的重要环节。自二十世纪八十年代以来，智能交通技术开始受到国内外学者的关注与重视，国内外科研人员开始对智能交通系统方面的理论、技术与工程展开了研究，对车牌识别的算法进行了广泛且又深入的探索。像欧美、日本等发达国家都已经形成了适用于本国的车牌识别系统，而由于中国车牌格式的特殊化（有汉字、颜色多、样式多及其他人为因素），使国外的相关技术并不能直接应用于我国的现状，我们也只能够部分地进行参考与借鉴。进入九十年代，我国开始了自己的车牌自动化识别系统的研究，不过，目前国内城市交通控制系统几乎完全被国外产品垄断，虽然我国的研究在车牌识别的正确率上有所突破，但在实时性和速度上还有待提高。为摆脱国外对交通控制核心技术的垄断，解决适合我国交通特点的新一代智能交通控制技术的瓶颈问题，急需支持我国民族交通产业。

车牌识别是一门多学科的综合技术，它融合了图像处理、模式识别和计算机视觉技术，是智能交通系统中的基础环节和重要技术。这项技术已经应用于交通流量检测、交通控制与诱导、机场、港口等出入口车辆管理、小区车辆管理、闯红灯等违章车辆监控、不停车自动收费、道口检查站车辆监控、公共停车场安全防盗管理、计算出行时间、车辆安全防盗、查堵指定车辆等领域。其潜在市场应用价值非常大，能够产生巨大的社会效益和经济效益。为了便于从车牌图像中获取更多的信息和改善车牌图像的质量，并为提高机器自动理解图像的能力，人们不断努力和探索，研究数字图像的显示数据存储和传输等方法。进入21 世纪以来，fpga 在成本、功耗、性能上得到了大幅度的改善，同时，三网合一融合时代的来临，要求大量和复杂的并行处理，这为具有强大并行处理能力的fpga 带来了机遇。无论fpga 的发展方向如何，它在数字图像处理领域的应用必将会更加的广泛和深入。车牌识别的主要意义为使“大输入小输出”成为了可能，输入一幅很大的含有车牌的图像，输出时仅仅是很小存储量的车牌的信息，这是车牌识别的优越性所在。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容及目标

①车牌图像预处理算法分析和设计

②车牌定位与分割算法分析和设计

3. 研究计划与安排

1-3周 查阅中、英文资料，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；

4-8周 学习车牌分割及识别算法；

9-16周 实现基于fpga的车牌识别；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]xianyuan zhan,ruimin li, satish v. ukkusuri.lane-based real-time queue lengthestimation using license plate recognition data.emerging technologies,volume57,august 2015,pages 85-102

[2] hong chen, xiangchunxie, yongbo feng, jibiao zhou.anovel method of trip route estimation based on vehicle license platerecognition system. procedia - social and behavioral sciences, volume 96, 6november 2013, pages 643-652

[3] fikriye ztürk, figenzen.anew license plate recognition system based on probabilistic neural networks.procedia technology, volume 1, 2012, pages 124-128