FPGA驱动的智能车牌识别系统：速度与精度提升

在现代智能交通体系中，车牌识别技术（LPR）扮演着至关重要的角色，它能够提高交通管理效率和安全性。本文介绍了一种创新的基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的智能车牌定位识别系统设计。系统选择Altera的EP2C35平台作为硬件载体，构建了SoC（System-on-a-Chip）系统，实现了高效且精确的车牌图像采集、定位和字符识别功能。 FPGA作为系统的核心，其并行处理能力使得系统能够显著缩小电路板面积，从而降低了成本并提升了系统的响应速度和定位精度。FPGA的优势在于灵活性高，可以根据实际需求进行定制，使得智能车牌识别系统具备了更强的适应性和扩展性。 系统硬件架构包括前端的CMOS摄像头，用于捕获车牌图像；FPGA负责摄像头初始化、图像处理和传输；SDRAM用于存储图像数据，同时与OV7670摄像头接口和VGA控制器交互，确保数据的实时处理和传输；SRAM作为缓存区，存储Nios II处理器所需的临时数据；EPCS16存储FPGA配置数据；而图像处理模块则应用一系列算法，如车牌粗定位、灰度化、边缘检测、二值化和精定位，以准确找到车牌区域。 为了验证设计的有效性，还利用MATLAB进行了预处理算法的开发和测试，针对中国常见的蓝底白字车牌，通过RGB转HSV颜色空间处理，利用车牌背景的特殊性进行定位。这种基于FPGA的系统设计不仅提高了车牌识别的性能，而且通过软核处理器Nios II的灵活运用，增强了系统的实时性和可靠性，对于提升智能交通系统的整体效能具有重要意义。