智能交通：汽車車牌定位識(shí)別完整設(shè)計(jì)

1 摘要

該項(xiàng)目要求基于FPGA完成車牌定位算法。本項(xiàng)目擬充分發(fā)掘FPGA并行運(yùn)算在圖像處理領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)基于Adboost算法的車牌檢測(cè)硬件架構(gòu)，最終完成車牌定位信息的實(shí)時(shí)輸出。

2 系統(tǒng)原理和技術(shù)特點(diǎn)

2.1 Adaboost車牌定位算法原理

Adaboost車牌定位算法的設(shè)計(jì)，分為離線訓(xùn)練模塊和在線識(shí)別模塊如圖1所示，離線訓(xùn)練模塊通過對(duì)大量正、負(fù)樣本的學(xué)習(xí)，形成一系列的弱分類器（典型特征），然后依據(jù)權(quán)重把這些弱分類器組合成強(qiáng)分類器，如圖2(a)所示。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，若干個(gè)強(qiáng)分類器構(gòu)成如圖2(b)所示的Cascade結(jié)構(gòu)，Cascade結(jié)構(gòu)就像一個(gè)篩孔可變的篩子，開始的篩孔很大，使得大多數(shù)車牌都能通過，在此基礎(chǔ)上盡量拋棄反例，位置越靠后的篩孔越復(fù)雜，即包含越多的弱分類器，因而也具有更強(qiáng)的分類能力。在線檢測(cè)模塊通過離線訓(xùn)練模塊訓(xùn)練好的Cascade結(jié)構(gòu)分類器，使用可以縮放的Haar特征，在待識(shí)別圖片上進(jìn)行多尺度的掃描，最后經(jīng)過后續(xù)處理輸出識(shí)別結(jié)果（車牌位置信息）。在線檢測(cè)算法流程如圖3所示。首先檢測(cè)當(dāng)前窗口，若未通過分類器則跳出；若通過所有分類器則判定為車牌，然后檢測(cè)下一窗口。掃描完當(dāng)前圖像以后，放大檢測(cè)窗口，重新掃描。

Adboost車牌定位算法基于Haar特征，Haar特征由一組矩形構(gòu)成，圖4所示就是幾種Haar特征，黑白矩形內(nèi)像素的灰度加權(quán)和是該特征的特征值。積分圖表示其圖像中任意一點(diǎn)，都是原始圖像中行號(hào)和列號(hào)均小于該點(diǎn)的像素點(diǎn)像素值之和。利用積分圖可以快速計(jì)算矩形的灰度和，即Sum=P1 +P4-P2-P3，其中Pi是積分圖中矩形頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的積分值。多個(gè)Haar特征組成一個(gè)分類器，多個(gè)分類器級(jí)聯(lián)可以提高檢測(cè)精度。

通過對(duì)近30000車牌樣本的離線訓(xùn)練，本實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)得到能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的Adaboost車牌特征（識(shí)別）庫，實(shí)現(xiàn)的Adboost車牌檢測(cè)算法在固定環(huán)境下拍照車輛圖像，車牌定位識(shí)別率可達(dá)99%。本次大賽將重點(diǎn)關(guān)注車牌Adaboost算法在線檢測(cè)的FPGA實(shí)現(xiàn)。

圖1 AdaBoost車牌定位算法框圖

（a）

（b）

圖2 (a)強(qiáng)分類器構(gòu)造 (b)Cascade結(jié)構(gòu)圖

圖3 Adboost車牌定位算法流程圖

（1） （2） （3）

圖4（1）Harr特征 （2）積分圖 （3）灰度和

2.2系統(tǒng)工作原理

2.2.1 系統(tǒng)組成

如圖5，整個(gè)系統(tǒng)由FPGA完成車牌定位算法，配合外圍的視頻A/D，D/A、存儲(chǔ)器等芯片，完成圖像的采集和定位標(biāo)記與原始圖像地疊加輸出。

圖5 車牌檢測(cè)系統(tǒng)

圖6 基于FPGA的Adaboost車牌定位方案

2.2.2 系統(tǒng)方案

FPGA實(shí)現(xiàn)的Adaboost車牌定位方案如圖6所示：

系統(tǒng)內(nèi)I2C模塊通過I2C總線配置A/D芯片的寄存器，使得A/D芯片能夠正常工作。

視頻輸入模塊接收A/D芯片輸出的Ycbcr格式的視頻數(shù)據(jù)，解碼并提取出圖像灰度數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)存到圖像RAM和幀存RAM中。

車牌檢測(cè)模塊開始工作，讀取圖像RAM中內(nèi)容，在被檢圖像中掃描是否包含車牌。車牌檢測(cè)模塊包括圖像讀取單元，流水線處理單元，分類器讀取單元和檢測(cè)單元。如果檢測(cè)到車牌，則將車牌信息存儲(chǔ)到檢測(cè)結(jié)果合并單元。

車牌檢測(cè)模塊工作的同時(shí)，圖像縮放單元負(fù)責(zé)將存儲(chǔ)在幀存RAM中的圖像進(jìn)行縮小，并存儲(chǔ)到圖像RAM中。

交換處理對(duì)象，重復(fù)步驟3-4直到圖像縮小后的大小與掃描窗口相當(dāng)。

檢測(cè)結(jié)果合并單元合并圖像中檢測(cè)到的重復(fù)的車牌，減少冗余的窗口以及誤檢的車牌。

繪制單元讀取合并后的車牌位置和大小信息，并在原始圖像中相應(yīng)車牌位置繪制矩形標(biāo)明。

在步驟1-7的同時(shí)，視頻輸出模塊讀取幀存RAM中的圖像數(shù)據(jù)，并以VGA格式輸出至D/A芯片，顯示到顯示器上。

重復(fù)以上步驟。

2.2.3 功能模塊

整個(gè)系統(tǒng)負(fù)責(zé)接收經(jīng)過流水線計(jì)算得到的特征向量值，并根據(jù)這些值以及掃描窗口的平方積分和等信息判斷掃描窗口是否包含車牌。

視頻輸入模塊:視頻輸入單元負(fù)責(zé)從A/D輸出端接收視頻數(shù)據(jù)，并將其中的有效像素提取出來，并產(chǎn)生正確的像素地址信息，保存到幀存中。

視頻輸出單元:視頻輸出單元負(fù)責(zé)從幀存中讀出需要顯示的圖像，并按照VGA格式輸出至D/A芯片，最終顯示到顯示器上。

圖像讀取單元:圖像讀取單元負(fù)責(zé)從幀存中讀出掃描窗口，完成列積分和平方積分。

圖像縮放單元:利用掃描窗口檢測(cè)圖像時(shí)，只能檢測(cè)到與掃描窗口大小一致的車牌。圖像縮放單元用于將圖像縮小，使得同樣大小的掃描窗口能夠檢測(cè)原圖像中大于掃描窗口的窗口中是否含有車牌。

繪制單元：在原始圖像上繪制車牌位置信息和車牌號(hào)碼信息。

流水線處理單元：該流水線包括掃描窗口（存儲(chǔ)陣列）及特征向量?jī)蓷l流水線，用于計(jì)算特征向量的特征值。

結(jié)果合并單元：車牌檢測(cè)結(jié)果合并單元的作用就是將車牌區(qū)域周圍的多個(gè)合格掃描窗口合并為一個(gè)，并去除不包含車牌區(qū)域的偽掃描窗口。

圖像RAM：用來保存從視頻采集模塊接收到的圖像數(shù)據(jù)和縮放以后的圖像數(shù)據(jù)。圖像RAM有兩個(gè)寫端口和一個(gè)讀端口，寫端口用于向RAM中寫入原始圖像數(shù)據(jù)和縮放以后的圖像數(shù)據(jù)；讀端口用于向后繼處理模塊輸出圖像數(shù)據(jù)。

幀存RAM：用來保存從視頻采集模塊接收到的圖像數(shù)據(jù)、車牌位置信息和車牌號(hào)碼信息。

Casecade_ROM：用來保存訓(xùn)練得到的Adboost分類器數(shù)據(jù)（特征向量），包括Haar特征中矩形的位置、大小、權(quán)重、閾值、分類器閾值等信息。

分類器讀取單元：它從分類器ROM中讀出分類器數(shù)據(jù)，向掃描窗口流水線提供矩形位置、大小、權(quán)重、閾值、分類器閾值等信息

2.3 技術(shù)特點(diǎn)

（1）基于Adboost算法的車牌檢測(cè)硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)；

（2）針對(duì)640x480彩色圖像，定位時(shí)間40ms。

（3）固定環(huán)境下，車牌定位識(shí)別率99%

3. 技術(shù)路線

本設(shè)計(jì)采用45x15的陣列架構(gòu)，通過流水線可快速計(jì)算矩形灰度和。硬件結(jié)構(gòu)如圖7所示。其中白色45x15個(gè)方塊表示當(dāng)前檢測(cè)窗口的行積分，每個(gè)單元存放的是在當(dāng)前所在的行中該像素點(diǎn)之前的像素值之和。橫線填充的方塊存放的是矩形位置數(shù)據(jù)和權(quán)重，豎線填充的方塊存放的是部分灰度和，這兩部分構(gòu)成的特征矢量流水線每時(shí)鐘周期流動(dòng)一次，而行積分陣列(白色方塊)構(gòu)成的流水線僅在當(dāng)前窗口檢測(cè)完畢流動(dòng)一次，載入新的被檢數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)和分類器數(shù)據(jù)分別保存在圖像RAM和分類器ROM當(dāng)中。行積分邏輯由一個(gè)加法器和45個(gè)寄存器構(gòu)成，每45個(gè)時(shí)鐘周期計(jì)算出一行像素的行積分，并輸出到檢測(cè)陣列。分類器檢測(cè)邏輯接收上一級(jí)計(jì)算出的矩形灰度和，計(jì)算其特征值和相似度，并累加所有的相似度，并與閾值進(jìn)行比較，判斷是否通過該級(jí)分類器。掃描控制邏輯生成圖像RAM的讀地址，控制檢測(cè)窗口對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行掃描，掃描完畢后，將當(dāng)前圖像大小乘以3/4，重新掃描，直到被檢圖像與檢測(cè)窗口大小一致，則完成一幅圖像的檢測(cè)。

圖7 基于Adboost的車牌檢測(cè)并行算法的架構(gòu)

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