1905【毕设课设】基于STM32的车牌识别控制系统设计(文档、视频、源码、原理图)
一、项目背景与意义
随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的关键技术之一，在车辆管理、交通监控等领域发挥着重要作用。本设计旨在利用STM32单片机作为主控，结合OV7670摄像头进行图像采集，实现车牌的自动识别与控制，为智能交通系统提供高效、准确的车牌识别解决方案。
二、系统总体设计
本系统主要由STM32F103RBT单片机、OV7670摄像头（带FIFO）、TFT显示屏等模块组成。STM32单片机负责控制摄像头的图像采集，并对采集到的图像进行模式识别、匹配等处理，最终获得车牌的识别结果。为了提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频操作。
三、硬件设计
- STM32F103RBT单片机：作为系统的主控芯片，负责控制摄像头的图像采集、图像处理以及结果的输出。
- OV7670摄像头：用于采集车牌图像，具有带FIFO的特点，能够提高数据传输的稳定性。
- TFT显示屏：用于显示采集到的原始图像以及处理后的车牌识别结果。
- 其他外围电路：包括电源电路、复位电路、时钟电路等，确保系统的稳定运行。
四、软件设计
- 图像采集：通过STM32单片机控制OV7670摄像头进行图像采集，设置采集的图像大小为320*240像素，像素格式为RGB565。
- 图像处理：对采集到的图像进行二值化分析，识别出车牌区域；接着对车牌区域进行字符分割，将车牌字符分离出来；最后通过字符匹配算法，对分离出的字符进行识别。
- 结果输出：将识别结果通过TFT显示屏进行显示，方便用户查看。
五、关键问题及解决方案
- 图像采集稳定性问题：由于环境光照、摄像头抖动等因素可能导致图像采集不稳定。通过优化摄像头驱动程序，增加图像采集的稳定性和准确性。
- 车牌识别准确率问题：车牌识别过程中，可能受到车牌污损、字体差异等因素的影响，导致识别准确率不高。通过改进字符分割和匹配算法，提高车牌识别的准确率。
- 处理速度问题：由于车牌识别涉及大量的图像处理和模式识别操作，可能导致处理速度较慢。通过优化算法、减少不必要的计算以及提高STM32单片机的时钟频率，加快处理速度。
六、测试与验证
经过实际测试，本系统能够稳定地采集车牌图像，并准确地识别出车牌号码。在多种不同场景下，系统的识别准确率均达到较高水平。同时，系统的处理速度也得到了显著提升，能够满足实际应用的需求。
七、总结与展望
本设计成功实现了基于STM32的车牌识别控制系统，具有较高的实用性和应用价值。未来，可以考虑进一步优化算法、提高识别准确率和处理速度；同时，也可以探索将系统与其他智能交通系统相结合，实现更广泛的应用。
本系统以STM32F103RBT单片机为主控，控制OV7670摄像头（带FIFO）进行图像采集，通过模式识别、匹配，最后获得车牌的识别结果。为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。识别主要过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割、字符匹配五过程。
图像通过OV7670摄像头进行数据采集，采集的图像大小为320*240像素，像素格式为RGB565。每个像素由两字节组成，第一字节的高五位是R，第一字节的低三位和第二字节的高三位组成G，第二字节的低五位是B。图像通过STM32单片机读取，并将数据进行特殊处理后，显示于TFT显示屏上。
