基于K210的车牌识别设计

1 功能介绍

本设计的目标是利用Kendryte K210（以下简称K210）嵌入式AI芯片实现车牌识别系统。随着智慧交通和智能安防的发展，车牌识别技术已经成为出入口管理、交通监控和智能停车等领域的核心技术之一。传统的车牌识别系统往往依赖高性能PC机和复杂的软件环境，体积大、成本高，不适合在嵌入式和边缘计算场景下部署。K210作为一款面向人工智能的RISC-V架构处理器，具备高效的神经网络推理能力与图像处理能力，能够在资源受限的嵌入式环境中独立完成车牌检测与字符识别。

本设计的功能如下：

1. 车牌检测：通过K210的KPU（神经网络处理单元）运行训练好的车牌检测模型，实现对实时视频流中车牌区域的定位。
2. 车牌字符识别：在车牌区域提取后，利用卷积神经网络识别车牌字符，得到完整车牌号码。
3. 结果显示：识别出的车牌信息在LCD显示屏上实时输出，方便用户观察。
4. 实时性强：依托K210的硬件AI加速器，系统能够在嵌入式平台上流畅地进行实时识别，满足交通应用需求。
5. 低功耗与便携性：由于K210采用嵌入式架构，功耗较低，可适配多种车载或便携式终端。

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2 系统电路设计

整个系统由K210开发板、摄像头模块、LCD显示屏、电源电路等部分组成。以下对各个部分进行详细介绍。

2.1 K210核心电路

K210芯片是系统的核心处理器，集成了双核RISC-V CPU、KPU神经网络加速器、FFT单元以及丰富的外设接口。其主要功能是完成图像采集、车牌检测和字符识别等运算任务。

• KPU（Kendryte Processing Unit）：专门用于神经网络加速，支持卷积神经网络的硬件加速推理，极大提升了识别速度。
• FPIOA：灵活的I/O分配架构，可以将外设功能映射到不同引脚上，方便连接摄像头、LCD等外设。
• 存储与缓存：K210内部集成有较大的SRAM空间，可满足模型运行时的内存需求。

2.2 摄像头电路

摄像头模块负责采集实时图像，是车牌识别的前端设备。K210常用的摄像头模块是OV2640或GC0328，通过DVP接口与K210连接。

• DVP接口：并行传输图像数据，速率较高，适合实时视频流采集。
• 控制信号：包括时钟、行同步、场同步等信号，由K210进行控制和解码。

2.3 LCD显示电路

LCD显示屏用于输出识别结果。常见的LCD屏为320×240或更高分辨率，接口多为SPI接口。K210通过SPI总线与LCD屏通信，显示图像和文字。

• SPI接口：高速串行通信，减少引脚资源占用。
• 显示内容：支持显示车牌识别的结果文字和检测框，增强系统的直观性。

2.4 电源电路

K210及外围模块需要稳定的电源支持，通常使用5V输入，经过LDO或DC-DC转换为3.3V，供单片机、摄像头和LCD屏使用。

• 主电源输入：USB 5V或外部适配器。
• 电源转换：通过电源芯片稳定输出3.3V电压，保障系统可靠运行。

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3 程序设计

本系统的软件部分主要包括图像采集与预处理、车牌检测、字符识别以及LCD显示。整体采用模块化设计，方便维护和扩展。

3.1 主程序设计

主程序的任务是进行系统初始化，包括摄像头、LCD、KPU等外设的配置，然后进入循环，不断采集图像、检测车牌、识别字符并输出结果。

#include <stdio.h>
#include "lcd.h"
#include "camera.h"
#include "kpu.h"
#include "ai_model.h"

int main(void) {
    // 初始化LCD
    lcd_init();
    lcd_clear(BLACK);

    // 初始化摄像头
    camera_init();

    // 初始化KPU模型
    kpu_model_init();

    while(1) {
        image_t img;
        char plate_number[16];

        // 采集图像
        camera_capture(&img);

        // 车牌检测与识别
        if (plate_recognition(&img, plate_number)) {
            lcd_draw_string(10, 10, plate_number, RED);
        } else {
            lcd_draw_string(10, 10, "No Plate", WHITE);
        }
    }
    return 0;
}

3.2 图像采集模块

图像采集模块负责从摄像头获取图像数据，并将其传递给车牌检测模块。

void camera_init(void) {
    // 配置DVP接口
    dvp_init(8);
    dvp_set_xclk_rate(24000000);
    dvp_enable_burst();
    dvp_enable_auto();
}

void camera_capture(image_t *img) {
    while(dvp_finish_flag == 0);
    *img = current_frame;
    dvp_finish_flag = 0;
}

3.3 车牌检测与字符识别模块

该模块利用KPU运行神经网络模型，首先检测车牌位置，再进行字符识别。

int plate_recognition(image_t *img, char *plate_number) {
    // 将图像输入到KPU
    if (kpu_run_model(img) == 0) {
        // 检测到车牌区域
        rect_t plate_rect = kpu_get_plate_region();

        // 字符识别
        kpu_get_plate_number(img, plate_rect, plate_number);
        return 1;
    }
    return 0;
}

3.4 LCD显示模块

LCD模块负责显示图像和车牌识别结果，包括车牌号码和提示信息。

void lcd_show_plate(char *plate_number) {
    lcd_clear(BLACK);
    lcd_draw_string(20, 100, "Plate:", WHITE);
    lcd_draw_string(100, 100, plate_number, GREEN);
}

3.5 AI模型加载模块

AI模型通过KPU运行，模型需提前训练并转化为K210支持的.kmodel格式。

void kpu_model_init(void) {
    // 加载.kmodel文件
    kpu_load_kmodel(&model_task, model_data);
}

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4 总结

本设计利用K210的AI处理能力，实现了车牌识别功能。通过摄像头采集实时视频图像，KPU运行车牌检测和字符识别模型，LCD屏显示结果，形成了一个完整的车牌识别系统。系统的优势主要体现在以下几个方面：

1. 高效性：利用KPU加速神经网络推理，确保车牌识别的实时性。
2. 嵌入式化：系统不依赖PC机，能够在嵌入式平台独立运行，体积小，功耗低。
3. 可扩展性：通过更换或优化模型，可扩展至人脸识别、交通标志识别等应用。
4. 直观性：LCD显示结果清晰直观，方便用户观察与验证。

综上所述，本设计不仅展示了K210在人工智能嵌入式领域的强大能力，同时也为智慧交通与智能安防系统提供了可行的解决方案。