车牌自动识别技术(LPR)是目前智能交通控制领域的一个重要组成部分,它能够自动拍摄车辆图像并识别车牌号码,可应用于公路车辆自动收费、停车场车辆管理、车辆违规控制等不同场合。LPR的广泛应用将有助于推进我国交通管理自动化的进程。　　 基于DSP芯片的嵌入式车牌识别系统在能耗、重量、体积等方面具有很大的优势,是当前车牌识别系统的首选解决方案。本文介绍了基于TI公司推出的DaVinci系列DSP处理器TMS320DM6446的车牌识别软件的设计、实现和优化。　　 首先介绍DSP处理器TMS320DM6446的结构和特点,并概述系统的开发环境——CCS(Code Composer Studio)；　　 接着描述基于TMS320DM6446的嵌入式车牌识别系统的整体框架、设计方法、模块功能和工作流程；　　 然后详细论述该车牌识别软件中使用的车牌识别算法,主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。提出了基于窗口搜索的快速车牌定位算法提取车牌区域,基于垂直投影和模板匹配相结合的字符分割算法,以及基于特征统计匹配的字符识别算法；　　 最后在TM320DM6446上实现和优化提出的车牌识别算法。将PC下实现的车牌识别算法移植到TI公司推出的TMS320DM6446硬件平台上,并充分运用了Cache,Ping-Pong双缓存以及图像处理汇编化等技术对算法进行优化。　　 该系统主要由摄像机、DSP系统和PC端软件三部分组成。首先通过摄像机拍摄车辆视频并输入到TMS320DM6446硬件开发平台,通过设置虚拟线圈,从输入的视频信号中获得车辆图像,并识别图像中的车牌类型、颜色和车牌号,最后将识别结果显示在专用显示屏上。为提高该系统的运行速度,对车牌识别系统进行了优化,充分利用了二级Cache,Ping-Pong双缓存以及图像处理汇编化等技术,经过以上方法,该系统初步达到了研究目标,使用TMS320DM6446的车牌识别系统,车牌识别率达到了72.41％,识别速度小于0.125s,基本实现嵌入式、全自动、高实时性的车牌自动识别。　　 在论文的最后,总结了系统的优点和存在的不足,并给出了改进方向。