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(1)算法移植：一般算法的编写都会在Matlab上实现，虽然它是一种类C语言，但和标准的C相比还是有着很多的差异，而且Matlab中往往提供了各种信号处理的工具箱，如图像处理、神经网络、小波变换等等。我们只要简单的调用这些函数来，带入几个参数即可以方便的进行各种信号处理。所以，当把这些算法移植到本系统的DSP中时，一些函数还得重新编写，还有编程格式、风格都要有所更改，有些地方为了提高算法的效率，充分利用DSP的资源，还应该把部分代码编写成汇编语言等等。当把整个算法都移植完后，最后封装成一个函数，这样更易于整个算法的维护及调用。然后，当触发条件满足时，用DSP/BIOS中的某个任务来调用这个算法处理函数来完成对车牌图像的识别。
(2)底层驱动的开发：底层驱动的编写采用CCS自带的CSL(Chip Support Library)来进行底层驱动开发，CSL提供一系列应用程序接口(API，Application Programming Interface)用于配置和控制DSP片上外设，从而简化了DSP片上外设的开发工作，大大缩短了开发周期。
2.3 FPGA功能模块
FPGA是英文Field Programmable Gate Array的缩写，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。FPGA的使用非常灵活，同一片FPGA通过不同的编程数据可以产生不同的电路功能。FPGA在通信、数据处理、网络、军事和航空航天等众多领域得到了广泛应用。
本系统设计中，FPGA作为图像采集、存储以及传输的核心模块，协调及控制着整个系统的正常运行，起着非常重要的作用。本系统选用了Altera公司性价比较高的Cyclone系列中的EP1C12Q240型号FPGA。该FPGA共有52个存储块，共239616bits。通过QUARTUS II自带的MegaWizard工具可以将每个块配置成不同的存储模式，如单口RAM、简单双口RAM、移位寄存器、ROM和FIFO等，这样有利于本系统在采集图像时暂存图像数据及把FPGA作为SBSRAM供DSP访问的设计。该FPGA有着片上足够多的IO口也为本系统以后扩展留下了空间。
这里与FPGA相连的器件有：SAA7113H、SDRAM、DSP以及MAX3232。由于FPGA纯粹是一个编程器件，其IO脚可以配置成任何我们需要的信号，与任何接口可以相接，所以硬件接口设计上比较简单。难点在于编写各种通信协议和不同的接口进行无缝传输。整个FPGA的程序设计总体框图5所示：方框内的部分为FPGA的各个模块以及它们之间的相互连接。方框以外的部分是FPGA的外围器件。
图5 FPGA的程序设计总体框图
该FPGA系统在整个车牌识别系统中起到图像的采集、缓存和传输的功能。当车辆检测器的感应信号sensor_cmd信号有效时，启动SAA7113H_INTERFACE模块内部的状态机进行图像的采集工作，SAA7113H_INTERFACE模块从SAA7113H的视频流中检测到场开始信号时，开始一帧图像数据的传输。由于视频流为PAL制，所以一帧图像分为奇场和偶场两场图像数据。
系统采用了乒乓结构的设计方法，这种典型的设计方法在“以面积换速率”的FPGA设计方法中经常得到应用。于EP1C12Q240C8内部共有52个存储块，共239616bits，所以在FPGA内部设计一个小存储量的RAM是可行的。系统中设计了两块720*8bits(每行图像数据大小)的空间，这两个存储器的写时钟信号是SAA7113H输出时钟LLC的2倍。SAA7113H INTERFACE模块通过与SAA7113相连的VPO总线，采集标准的YUV4:2:2的Y分量(只采集Y分量目的是得到灰度图像)，即其中的亮度信号，一行的图像含有720个亮度信息，亮度信息的位宽为8位。当FPGA_RAM1的图像行满时，发出行满信号ram1_full给DSP_INTERFACE模块，DSP_INTERFACE模块中将该信号转好为中断信号n_int_pulse以通知DSP调用EDMA获取该行的图像。同时进行内部RAM的切换，把下一行数据写入FPGA_RAM2中，保证一边DSP在读取一行图像数据，一边FPGA在写入下一行图像数据给另一个RAM ,以完成一次乒乓操作。
DSP在完成车牌图像的处理后，将车牌图像的识别结果通过EMIF写回到FPGA的DSP_INTERFACE模块内部的寄存器里，并通过UART模块获取这些寄存器的值，通过UART传到PC。
图6所示波形是图5内部框图中的其中一个SAA7113_INTERFACE模块在Modelsim上的仿真波形，从仿真波形中看出，与实际SAA7113输出波形是符合的，达到我们预期的结果。
图6 SAA7113_INTERFACE仿真波形
3、结论
本文所设计的基于DSP和FPGA的嵌入式车牌识别系统，具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点，为车牌识别算法提供一个较好的验证平台，如图7所示。经过验证，该车牌识别系统能够实现实时的图像采集、传输、识别。从时间上来考虑，在DSP内部单对一幅车牌图像完成处理(定位、归一化、特征提取与编码)只需不足400ms的时间,速度上来说是非常快的;从识别率上来考虑，只要算法达到一定的要求，经过该车牌识别系统运算后，识别率也是能达到非常高的。总之，该系统在车牌识别方面有着一定的应用价值。
最后，作为一个可以实际使用的车牌识别系统，在以后的系统设计中，还需要增加用于网络通讯的部分、及一些更智能化的功能，如液晶显示、声音提示等等。总之，嵌入式车牌识别系统是当前智能交通应用领域的重要研究课题之一，拥有广阔的应用前景。 |
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