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基于DSP的车牌识别系统设计与实现的任务书
任务书
一、概述：
车牌识别系统是一种基于数字信号处理技术的应用系统。该系统利用数字信号处理的方法将车牌的文字和数字信息提取出来，通过对图像处理的算法和模式识别技术来实现车牌的识别。本任务书的目的是设计并实现一款基于DSP（DigitalSignalProcessor，数字信号处理器）的车牌识别系统。
二、研究内容：
1.DSP芯片的选择和开发环境的搭建。
（1）了解常见的DSP芯片类型，选择一款适合车牌识别系统的DSP芯片。
（2）熟悉DSP芯片开发环境，例如Keil、CCS等，搭建开发环境。
（3）掌握DSP芯片的编程方式和基本的操作，例如IO口配置、中断、定时器等。
2.车牌图像采集和预处理。
（1）通过摄像头获取车辆图像。
（2）对图像进行预处理，例如灰度化、二值化、去噪等操作，以便后续处理。
3.特征提取和识别算法的设计。
（1）通过处理后的车牌图像，提取特征信息，例如字符的位置、大小、形状等。
（2）设计车牌识别算法，例如基于模板匹配法、基于神经网络的方法等。
4.系统实现和调试。
（1）基于DSP平台，实现车牌识别算法，并将其与车牌图像处理部分算法结合起来。
（2）测试系统的性能及准确率，进行调试和优化。
三、参考文献：
[1]邓志宏.数字图像处理及MATLAB应用[M].北京：清华大学出版社，2009.
[2]何振生.DSP原理与应用[M].北京：清华大学出版社，2015.
[3]赖文华.基于DSP的车牌识别技术研究[D].西南交通大学，2012.
四、实验要求：
1.完成车牌识别系统的设计和实现，能够正确识别车牌上的字符和数字信息。
2.系统实现过程中，要注意代码的规范性和可移植性，便于系统的维护和升级。
3.实验报告应详细记录设计和实现的过程，包括DSP芯片的选择、系统结构设计、算法实现、系统性能测试及优化等内容。同时还需对实验结果进行分析和总结，提出改进和完善的意见和建议。
五、时间安排：
本任务书的时间限制为十周，具体安排如下：
第1周：研究车牌识别技术原理，了解DSP开发环境的搭建和操作，选择DSP芯片。
第2-3周：车牌图像采集和预处理，例如图像去噪、灰度化、二值化等操作的实现。
第4-6周：特征提取和识别算法的设计和实现。
第7-8周：系统实现和调试，测试识别准确率和性能。
第9-10周：实验报告撰写和修改。
六、实验设备：
1.DSP开发板
2.摄像头
3.计算机
4.相关软件和模块
七、成果要求：
1.完成车牌识别系统的制作，并能够正确识别车牌上的字符和数字信息。
2.书面实验报告，包括任务书中所述的内容。
3.实验过程中的代码和相关资料等。
八、实验评分：
1.实验报告撰写和提交及时性（15分）
2.实验过程中系统的实现（30分）
3.实验经验的归纳和总结（15分）
4.识别准确率和性能的测试（30分）
5.实验的规范性和创新性（10分）