[發明專利]一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法及系統

在審

• 申請號: 201910937139.1
• 申請日: 2019-09-29
• 公開（公告）號: CN110751150A
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發明（設計）人: 訾晶;金婕;張旭欣;付闖闖;王鈺;陳美好
• 申請（專利權）人: 上海工程技術大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34
• 代理公司: 31225 上海科盛知識產權代理有限公司
• 代理人: 趙繼明

1.一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，該識別方法包括以下步驟：

步驟1：利用圖像預處理模塊對輸入圖像做細化處理，并得到灰度圖；

步驟2：利用車牌定位提取模塊對灰度圖進一步處理以完成車牌的定位提取；

步驟3：利用車牌字符分割模塊對定位提取的車牌字符進行分割，并二值化形成尺寸固定的圖像塊；

步驟4：對二值神經網絡模塊中的二值神經網絡進行訓練，利用訓練完畢的二值神經網絡模型對尺寸固定的圖像塊進行識別，并輸出結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，所述的步驟1具體包括：利用圖像預處理模塊對對輸入圖像進行增強處理，調整對比度和亮度，并對拍攝角度引起的傾斜圖像進行矯正處理，最后再將圖像灰度化，并得到灰度圖。

3.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，所述的步驟2具體包括：利用車牌定位提取模塊首先對灰度圖進行腐蝕、膨脹操作以凸出車牌的邊緣輪廓，然后利用邊緣檢測算法查找輪廓并按輪廓面積和長寬比篩選去除干擾選項，并最終輸出輪廓面積最小且符合車牌長寬比的矩形框，即對應完成車牌的定位提取。

4.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，所述的步驟3具體包括：利用車牌字符分割模塊依據標準車牌尺寸，采用中心點逐次右移的方法，對定位提取的車牌字符進行字符分割，并二值化形成尺寸固定的圖像塊。

5.根據權利要求4所述的一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，所述尺寸包括28×28和32×32。

6.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，所述的步驟4中的二值神經網絡的用的二值化激勵函數為sign函數。

7.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法，其特征在于，所述的步驟4中的二值神經網絡的硬件搭建采用FPGA平臺。

8.一種用于如權利要求1～7中任意一項所述的基于FPGA的二值神經網絡車牌識別方法的系統，其特征在于，該系統包括：

圖像預處理模塊，用于對采集的圖像進行增強、灰度化和去噪預處理；

車牌定位提取模塊，用于對預處理后的圖像中的車牌定位并提取輸出；

車牌字符分割模塊，用于采用中心點逐次右移的方法對車牌字符進行分割，并二值化，形成固定大小的圖像塊；

二值神經網絡模塊，用于通過訓練數據生成最佳網絡模型，對輸入圖像進行識別，并最終輸出結果。