[实用新型]基于DSP的纸币冠字号智能识别装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及冠字号识别技术领域，尤其涉及一种基于DSP的纸币冠字号智能识别装置。

背景技术

目前主流的冠字号识别方法，大多数采用人工神经网络、骨骼特征、特征点匹配等单一的算法来实现对冠字号的识别。

中国专利公开号为CN105261110A的实用新型专利公开一种高效的DSP纸币冠字号识别方法，其具体步骤为：

a)采集纸币图像，寻找纸币的边缘点；

b)将找到的纸币边缘点钟的异常边缘点排出，并拟合边缘直线，得到纸币上、下、左、右四条边的斜率和截距；

c)对纸币的面向以及朝向进行识别；

d)对纸币上的冠字号进行定位；

e)对最后得到的精确定位的冠字号图像进行冠字号分割；

f)通过神经网络算法对冠字号进行识别。

该方法的识别原理为：首先寻找纸币的边缘点，拟合出纸币四条边的直线，即斜率和截距，然后识别出纸币的面向和朝向，接着分别采用粗定位、细定位来获取图像的冠字号，最后用神经网络算法对冠字号进行识别。该方法是现有冠字号识别方法中比较典型的识别方法，对于DSP等集成度较高、运算量和实时性要求较高的嵌入式设备来讲，存在以下缺陷：

1.边缘计算法复杂，各个国家使用的纸币通常都是矩形的，即上下边平行、左右边平行，在使用上述方法时，需要通过边缘点的大量采样，拟合出所有边缘的直线方程，其计算量上存在冗余；

2.人工神经网络计算量较大，普遍用于字符判别的神经网络模型至少是3-4层的模型，即起码包含输入层、输出层和中间层。如果不做降维处理，该算法的输入层几点个数有w_c×h_c个，输出层节点个数有34个，另外还存在2层以上的中间层，因此存在大量的浮点运算，对DSP的性能要求和预算实时性要求很高，一般的系统无法达到。

实用新型内容

针对现有技术中的问题，本实用新型提供一种对DSP性能和预算实时性要求低、计算速度快和识别准确度高的基于DSP的纸币冠字号智能识别装置。

为实现以上技术目的，本实用新型的技术方案是：

一种基于DSP的纸币冠字号智能识别装置，包括ARM处理模块、图像采集模块、数据打包模块、图像数据处理模块、显示模块和存储模块；

所述图像采集模块受控于ARM处理模块，对纸币正、反面图像进行采集，将正、反面模拟图像信息转化为正、反面数字图像数据并将数字图像数据发送给数据打包模块；

所述数据打包模块对接收到的正、反面数字图像数据进行预处理，然后打包发送给图像数据处理模块；

所述图像数据处理模块对接收到的正、反面打包图像数据进行处理并将处理结果发送给ARM处理模块；

所述ARM处理模块将接收到的处理结果分别发送给存储模块和显示模块；

所述存储模块对接收到的处理结果进行存储；

所述显示模块对接收到的处理结果进行显示；

所述数据打包模块对正、反面数字图像数据的预处理包括正、反面图像数据归一化处理和正、反面图像数据增强处理；

所述图像数据处理模块包括图像提取模块、粗略定位模块、精确定位模块、骨骼特征判别模块和纸币信息数据库模块；

所述纸币信息数据库模块存储有纸币信息数据，所述纸币信息数据包括纸币币值尺寸数据、正置和倒置图像信息数据、正面和反面图像信息数据、冠字号区域位置数据、冠字号区域相对位置数据、冠字号排列规律数据、冠字号字符模板图像数据和冠字号字符骨骼特征数据；

所述纸币币值尺寸数据是指各币值纸币所对应的尺寸大小；

所述冠字号区域位置数据是指以包含有冠字号区域的纸币面的横向中心线和纵向中心线构成直角坐标系，所述冠字号区域位于所述直角坐标系中的哪个象限；

所述冠字号区域相对位置数据是指冠字号区域位于所处纸币面的相应象限中的相对位置及其所在区域的区间范围；

所述图像提取模块将接收的正、反面打包图像数据进行初步的分析处理，首先根据存储的正面和反面图像信息数据，选择正面图像数据，然后根据正置和倒置图像信息数据判断正面图像数据的放置情况，再结合冠字号区域位置数据，在正面图像数据中提取出包含有冠字号区域的纸币象限图像数据并将其发送给粗略定位模块，同时图像提取模块获取纸币尺寸信息，根据纸币币值尺寸数据得出纸币的币值信息并发送给ARM处理模块，币值信息将和骨骼特征模块获得的冠字号最终识别结果一并发送；