车牌识别LPR (License Plate Recognition)是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等技术从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。嵌入式车牌识别系统以其较高的灵活性,成为现代智能交通系统的重要组成部分,在公共安全、交通管理及电子收费等方面有着重要的应用价值。嵌入式车牌识别系统需要实时处理监控画面,因此它需要高性能、高效率的车牌识别算法,以及稳定的硬件系统支持。本文对车牌识别算法以及嵌入式硬件系统进行了深入的研究,并最终实现了一个嵌入式车牌识别系统。本文首先针对DSP平台的特性,对已有的车牌定位和字符分割算法进行了移植和优化。本文的优化从三个级别上进行,分别是算法级别、C语言级别和汇编级别。在算法层面上,本文从识别率和运行效率两个方面对浮点算法进行了优化。为了适合定点DSP处理,本文把浮点算法转化为定点算法。在C语言层面,本文针对DSP平台的流水线和并行处理单元,使用软件流水技术对算法中的关键循环进行了优化。最后,针对算法中运算量较大的关键函数,本文编写了线性汇编代码,使算法可以充分利用DSP特有的高级指令集等处理资源。经过以上三个层面的优化,车牌定位和分割算法可以实时的运行于DSP平台上。车牌识别电路板以TMS320DM642为核心,包括4路视频采集、以太网通信、扩展存储器等模块。针对该电路板,本文还开发了板级支持包(BSP)。该BSP提供了系统板的驱动函数,包括初始化、视频采集、FLASH读写、12C控制等。最后,本文使用二次boot的模式,设计了系统的自动启动方案。硬件电路、BSP和自启动一起构成了一个完整的硬件平台。利用DSP/BIOS实时内核,本文对软件和硬件进行了系统集成。该系统使用PC机作为客户端,DSP平台作为服务器,使用以太网进行数据传输。客户端向DSP系统提交图像,经DSP系统自动识别之后,将结果传回客户端。服务器系统使用多线程设计模式,可以并行的进行图像接收、处理和发送工作。本文设计的车牌识别系统可以在40ms内完成一幅图像的处理工作,达到了视频处理的实时性要求。对车牌在图像中的位置和图像大小没有限制,有较好的识别率和鲁棒性。