基于K210的车牌识别设计

1 系统功能介绍

本设计基于 Kendryte K210 处理器 实现车牌自动识别功能，利用其内置的 KPU（神经网络处理单元） 和 双核 RISC-V 架构 ，实现高速图像处理与深度学习推理。系统通过摄像头采集实时画面，使用深度学习算法进行车牌检测与字符识别，最终将识别到的车牌号码通过 LCD 显示屏 输出显示。

该系统主要功能包括：

实时车牌检测：通过摄像头采集视频流，实时检测画面中的车牌位置。
车牌字符识别：在检测出车牌区域后，利用训练好的字符识别模型解析车牌号。
LCD 显示结果：将识别结果以清晰的方式在 LCD 屏幕显示，便于查看。
可移植与可扩展：可将识别结果通过串口、WiFi、蓝牙等接口发送至其他设备，实现联网监控。
嵌入式端独立运行：K210 具有强大的本地推理能力，系统无需依赖 PC 或云端计算即可独立完成车牌识别任务。

2 系统电路设计

2.1 K210 核心处理模块

K210 是一款针对 AI 边缘计算优化的处理器，包含 双核 64 位 RISC-V CPU ，主频可达 400MHz，并内置 KPU（Kendryte Processing Unit），专门用于卷积神经网络运算。

主要电路设计要点：

供电部分：核心电压 0.8V，I/O 电压 3.3V，需要使用多路 LDO 稳压器提供不同电压域。
时钟部分：外部提供 26MHz 晶振，确保系统稳定运行。
复位与下载接口：提供 RST 按键与 BOOT 选择电路，通过 USB-UART 连接 PC 下载固件。

在本系统中，K210 负责摄像头数据采集、深度学习推理、图像处理和 LCD 控制输出，是系统的核心控制单元。

2.2 摄像头采集电路（OV2640/OV5640 模块）

摄像头用于采集车辆图像，供 K210 进行处理。

电路设计要点：

接口协议：OV2640/OV5640 使用 DVP 接口，数据总线为 8 位，配合 PCLK、VSYNC、HSYNC 信号与 K210 连接。
供电：需要 2.8V/1.8V/3.3V 多路电源，由 LDO 稳压器提供。
镜头参数：需选择广角镜头以扩大监控范围，同时保证车牌清晰度。

摄像头采集到的图像数据通过 DVP 接口送入 K210 的 AI 加速单元，进行车牌检测和识别。

2.3 LCD 显示电路

LCD 用于显示识别到的车牌信息以及实时摄像头画面。

接口方式：SPI 总线连接，减少引脚占用并提高传输速度。
分辨率：常用 320x240 或更高分辨率，便于清晰显示车牌字符。
背光控制：使用 MOS 管或三极管驱动背光，并由单片机 GPIO 控制亮度。

LCD 屏幕不仅显示车牌识别结果，还可作为调试界面显示检测框、识别率等信息。

2.4 电源管理电路

K210 工作电流较大（特别是在 AI 推理时），电源设计需要充分考虑稳定性。

输入电源：系统可使用 5V 供电（如 USB 或适配器）。
多路稳压输出：
- 3.3V：供电给 I/O、LCD、摄像头。
- 1.8V/2.8V：供电给摄像头内部电路。
- 0.8V：供电给 K210 核心。
滤波设计：在各路电源输出端加去耦电容与电感，减少噪声干扰。

3 程序设计

3.1 系统初始化模块

主要完成 K210 外设初始化，包括摄像头、LCD、KPU 模型加载等。

c 复制代码

#include "lcd.h"
#include "camera.h"
#include "kpu.h"
#include "board_config.h"

void system_init(void) {
    lcd_init();
    lcd_clear(BLACK);
    camera_init();
    kpu_model_load("/sd/plate_detect.kmodel");
    kpu_model_load("/sd/char_recognize.kmodel");
}

3.2 图像采集与预处理模块

摄像头采集到的原始数据需要转换为神经网络所需的输入格式，例如调整尺寸、归一化等。

c 复制代码

uint8_t img_buffer[320*240*3];

void capture_image(void) {
    camera_capture(img_buffer);
    image_resize(img_buffer, 320, 240, net_input_buffer);
    image_normalize(net_input_buffer);
}

3.3 车牌检测模块

利用 KPU 加载的车牌检测模型，识别图像中车牌的位置，并返回坐标框。

c 复制代码

bbox_t plate_box;

void detect_plate(void) {
    kpu_run_model(&plate_detect_model, net_input_buffer);
    kpu_get_output(&plate_detect_model, &plate_box);
}

3.4 字符识别模块

在检测到的车牌区域中裁剪图像，并送入字符识别模型进行推理，得到车牌号。

c 复制代码

char plate_number[10];

void recognize_characters(void) {
    crop_plate_image(img_buffer, &plate_box, plate_crop_buffer);
    kpu_run_model(&char_recognize_model, plate_crop_buffer);
    kpu_get_output(&char_recognize_model, plate_number);
}

3.5 显示输出模块

将识别到的车牌号码显示在 LCD 上，并可选在图像中标注车牌位置。

c 复制代码

void display_result(void) {
    lcd_draw_string(10, 10, "Plate:", WHITE);
    lcd_draw_string(70, 10, plate_number, YELLOW);
    lcd_draw_rectangle(plate_box.x, plate_box.y, plate_box.w, plate_box.h, RED);
}

3.6 主程序

主循环不断采集图像、检测车牌、识别字符并显示结果。

c 复制代码

int main(void) {
    system_init();
    while (1) {
        capture_image();
        detect_plate();
        recognize_characters();
        display_result();
    }
}

4 总结

本设计利用 K210 的 AI 加速能力，在嵌入式端实现了实时车牌识别。相比传统单片机方案，本系统在运算速度、图像处理能力和智能化水平上都有显著提升。

优点：

实时性强：KPU 硬件加速使得推理延迟低，可达到每秒数十帧的处理速度。
独立运行：无需外部计算设备，即可本地完成检测与识别任务。
低功耗高性能：相比 PC 方案更节能，适合部署在道路、停车场等长期运行场所。
易扩展：可增加网络传输功能，将识别结果上传至服务器，实现云端监控与数据分析。

未来可在此基础上：

增加夜间红外识别能力，提高全天候工作性能。
引入多车牌同时识别功能，适用于高速收费站等复杂场景。
将结果与车牌数据库比对，实现自动放行或报警。