汽车车牌定位识别完整设计

一个，并去除不包含车牌区域的伪扫描窗口。

图像RAM：用来保存从视频采集模块接收到的图像数据和缩放以后的图像数据。图像RAM有两个写端口和一个读端口，写端口用于向RAM中写入原始图像数据和缩放以后的图像数据；读端口用于向后继处理模块输出图像数据。

帧存RAM：用来保存从视频采集模块接收到的图像数据、车牌位置信息和车牌号码信息。

Casecade_ROM：用来保存训练得到的Adboost分类器数据（特征向量），包括Haar特征中矩形的位置、大小、权重、阈值、分类器阈值等信息。

分类器读取单元：它从分类器ROM中读出分类器数据，向扫描窗口流水线提供矩形位置、大小、权重、阈值、分类器阈值等信息

2.3 技术特点

（1）基于Adboost算法的车牌检测硬件架构设计；

（2）针对640x480彩色图像，定位时间<40ms。

（3）固定环境下，车牌定位识别率99%

3. 技术路线

本设计采用45x15的阵列架构，通过流水线可快速计算矩形灰度和。硬件结构如图7所示。其中白色45x15个方块表示当前检测窗口的行积分，每个单元存放的是在当前所在的行中该像素点之前的像素值之和。横线填充的方块存放的是矩形位置数据和权重，竖线填充的方块存放的是部分灰度和，这两部分构成的特征矢量流水线每时钟周期流动一次，而行积分阵列(白色方块)构成的流水线仅在当前窗口检测完毕流动一次，载入新的被检数据。图像数据和分类器数据分别保存在图像RAM和分类器ROM当中。行积分逻辑由一个加法器和45个寄存器构成，每45个时钟周期计算出一行像素的行积分，并输出到检测阵列。分类器检测逻辑接收上一级计算出的矩形灰度和，计算其特征值和相似度，并累加所有的相似度，并与阈值进行比较，判断是否通过该级分类器。扫描控制逻辑生成图像RAM的读地址，控制检测窗口对当前图像进行扫描，扫描完毕后，将当前图像大小乘以3/4，重新扫描，直到被检图像与检测窗口大小一致，则完成一幅图像的检测。

图7 基于Adboost的车牌检测并行算法的架构