1. 系统功能介绍

本设计基于 Kendryte K210 边缘 AI 芯片，构建了一套车牌识别系统。该系统主要利用 K210 的双核 RISC-V 架构和片上 KPU（神经网络加速单元）进行深度学习推理，从而实现车牌字符的快速检测与识别。识别结果实时显示在 LCD 屏幕上，为用户提供直观的可视化信息。

与传统 PC 端车牌识别系统相比，本设计依托 K210 芯片的低功耗与高性能特性，可以在嵌入式平台上独立完成车牌识别任务，具有响应速度快、硬件成本低、可移植性强等优势。系统在停车场车辆出入管理、道路监控、智慧交通等场景中具有广泛应用价值。

主要功能包括：

1. 通过摄像头实时采集车辆图像。
2. 利用 K210 的 KPU 模块运行车牌检测与字符识别模型。
3. 将识别到的车牌号码实时输出至 LCD 显示屏。
4. 系统具备良好的扩展性，可通过串口、WiFi 或其他通信模块上传识别结果，实现远程监控或联网管理。

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2. 系统电路设计

系统硬件由 K210 核心板、摄像头模块、LCD 显示模块、电源电路和通信扩展模块组成。各部分之间通过标准接口进行连接，保证数据采集、处理与显示的顺畅运行。

2.1 K210 核心板电路

Kendryte K210 是一款基于 RISC-V 指令集的 AI 专用芯片，集成了卷积神经网络硬件加速器（KPU），支持 INT8 推理，能够在本地完成实时图像识别任务。其主要特性如下：

• 双核 64 位 RISC-V 处理器，最高主频 400MHz。
• 内置 8MB SRAM，支持外部 Flash 存储。
• 集成 KPU，适用于 YOLO、SSD 等深度学习模型。
• 丰富的外设接口，包括摄像头 DVP 接口、SPI、I2C、UART、GPIO 等。

在电路设计中，K210 核心板作为主控单元，负责执行车牌检测算法，并将结果传输到显示模块。

2.2 摄像头模块电路

摄像头用于实时采集车辆图像。常用的模块为 OV2640 或 OV5640，通过 DVP 接口与 K210 连接。其主要特性是：

• 支持 VGA、QVGA、720p 等多种分辨率。
• 与 K210 的 DVP 接口直接兼容。
• 输出数据速率高，满足实时采集需求。

在本系统中，摄像头位置安装需确保视角覆盖车牌区域，并配合光照条件，保证图像质量。

2.3 LCD 显示模块电路

LCD 屏幕用于实时显示识别到的车牌信息。系统采用 SPI 接口的彩色液晶屏（如 ST7789 驱动的 240x240 屏幕），其特点包括：

• 显示效果清晰，支持中文与英文字符。
• 通过 SPI 接口与 K210 连接，通信速度快。
• 支持多种字体和图形绘制接口，方便显示识别结果。

2.4 电源电路

K210 核心板通常需要 5V 电源供电，部分模块（如摄像头、LCD）需要 3.3V 电源。电源电路通过 DC-DC 模块或 LDO 稳压芯片提供稳定电压，保证各模块正常运行。

2.5 通信扩展模块

为实现联网功能，可扩展 WiFi 模块（ESP8266/ESP32）或以太网模块，将识别结果上传至服务器或云端。虽然不是系统的核心功能，但在智慧交通应用中具有重要意义。

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3. 系统程序设计

系统软件采用模块化设计，主要分为摄像头图像采集、车牌检测与字符识别、LCD 显示和主控逻辑部分。软件开发基于 MaixPy 或 Kendryte SDK（C 语言），其中 MaixPy 提供了 Python 风格的接口，开发效率更高。

3.1 摄像头采集模块

摄像头初始化后开始实时采集图像，并将图像数据送入 KPU 模块进行推理。

import sensor, image, lcd

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 初始化LCD
lcd.init()

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 拍摄一帧图像
    lcd.display(img)         # 显示原始图像

3.2 车牌检测与识别模块

K210 的 KPU 模块可加载预训练的 YOLO 或其他深度学习模型，实现车牌区域检测与字符识别。

import KPU as kpu

# 加载车牌识别模型
task = kpu.load(0x200000)  # 模型存储在Flash指定地址

while True:
    img = sensor.snapshot()
    # 将图像输入神经网络
    out = kpu.run_with_output(task, img)
    # 对结果进行解析
    plate_number = parse_plate(out)  # 假设自定义函数解析结果
    lcd.draw_string(10, 200, "Plate: " + plate_number)

解析函数 parse_plate 负责将模型输出的字符索引转换为具体的车牌号码字符串。

3.3 LCD 显示模块

LCD 模块用于输出识别结果。在显示时，可以将原始图像与识别文字结合，方便用户直观观察识别效果。

def display_result(img, plate_number):
    lcd.display(img)
    lcd.draw_string(20, 220, "Plate: {}".format(plate_number), lcd.RED)

3.4 主控程序逻辑

主程序负责整合各个模块，形成完整的车牌识别与显示流程。

import sensor, lcd, KPU as kpu

def main():
    # 初始化
    sensor.reset()
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
    lcd.init()
    task = kpu.load(0x200000)  # 加载模型
    
    while True:
        img = sensor.snapshot()
        out = kpu.run_with_output(task, img)
        plate_number = parse_plate(out)
        display_result(img, plate_number)

if __name__ == "__main__":
    main()

3.5 系统优化与扩展

1. 模型优化：车牌识别可使用轻量化 CNN 模型（如 MobileNet-YOLO），在保证精度的同时提升实时性。
2. 预处理增强：在模型输入前对图像进行灰度化、二值化或直方图均衡化，能提高识别率。
3. 多目标检测：支持同时检测多个车牌，提升系统实用性。
4. 联网功能：将识别结果通过串口或 WiFi 上传至后台系统，实现车牌信息数据库管理。

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4. 总结

本设计基于 K210 芯片，成功实现了车牌识别功能。通过摄像头获取实时图像，利用 KPU 硬件加速模块运行深度学习模型，提取车牌区域并识别字符，最终结果在 LCD 屏幕上实时显示。

与传统基于 PC 的车牌识别方案相比，本系统具备体积小、功耗低、速度快、独立运行等优点，非常适合在智慧交通、停车场管理、门禁系统等场景中应用。

整个设计过程中，硬件部分以 K210 为核心，搭配摄像头与 LCD 屏幕，形成完整的图像采集与显示平台；软件部分通过模型加载与识别算法实现核心功能。该系统不仅展示了嵌入式 AI 的应用潜力，也为智能交通管理提供了低成本、高效率的解决方案。