2019年8月19-21日，2018-2019第三届全国大学生集成电路创新创业大赛全国总决赛（以下简称“大赛”）在南京江北新区研创园成功举办。作为大赛杯赛单位，Arm中国特设Arm片上系统设计挑战赛赛题。大赛自开赛以来，共有来自全国七大赛区的197支队伍报名Arm杯赛题，经过企业评审和分赛区初赛，有27支团队晋级全国总决赛。经过8月20日一天的现场演示和评审，Arm杯赛产生了一等奖4名、二等奖7名、三等奖10名、优秀奖5名，此外，一等奖团队中的WNS<0队脱颖而出，获得了Arm杯企业专项奖。
为了让大家更深入的了解同学们优秀的作品，促进同学们之间的交流和学习，鼓励更多的同学参与到竞赛中，以赛促学，Arm中国学堂将把部分获奖团队作品分享给大家。
Arm杯-Arm片上系统设计挑战赛
杯赛题目：Arm 片上系统设计挑战赛
参赛要求：本科生组/无限制组
赛题内容：
利用Arm Cortex-M3 DesignStart处理器在可编程逻辑平台上构建片上系统，实现图像采集，图像处理和人机交互功能，观察并优化系统的性能。
使用ArmCortex-M3 DesignStart Eval提供的处理器IP，在你的可编程逻辑平台上构建简单的Cortex-M3片上系统。
团队介绍
参赛单位：大连东软信息学院
队伍名称：摸个鱼
指导老师：张晓旭
参赛队员：仝易寒、邓楚轩、高杜宏
总决赛奖项：一等奖
项目简介
车牌识别的速度与准确度是衡量一个车牌识别系统好坏的重要标准。<span class="colour" style="color:rgb(0, 145, 189)">本项目将针对这两个方面开发一套基于Arm-Cortex M3内核的片上系统，实现车牌的高速精准识别。更快更精准的车牌识别系统可以让这项技术更好的应用到我们的生活中，提高生活的效率与品质。
系统框架图
仿真及识别结果图
技术创新点
1.使用投影模板法进行字符切割与识别，该算法便于在FPGA上流水线化实现，还具有一定的鲁棒性。且该算法具有良好的区分性，能够较好区分车牌上的汉字字母与数字。
2.容易混淆的字符可通过CM3进行二次识别，提升识别结果的准确性。
3.引入置信率判别系统，可快速准确的选出正确结果。
4.识别系统的各项参数均可通过AHB总线直接配置，缩短开发周期。（FPGA逻辑综合一次需要超过20分钟，对于调参是灾难性的）
参赛体会
备赛历程：
备赛从2019年4月份开始，历经1个半月的时间完成了作品。
- 4月1日\~4月10日完成了CortexM3软核的调试与搭建；
- 4月10日\~4月17日完成了摄像头与视频流等大部分硬件的配置工作；
- 4月17\~4月20日完成了识别算法中的字符定位部分；
- 4月20日\~5月11日使用软件完成了识别算法的验证，并将识别算法移植到FPGA上由硬件实现；
- 5月12日加入了字母的识别功能；
- 5月13\~5月16日加入了汉字的识别功能，此时已经达到了每张车牌0.1秒的识别速度；
- 7月6日参加东北分赛区比赛取得赛区一等奖，赛后又用了10天左右的时间将识别速度提升至0.04秒每张；
- 在8月20日参加全国总决赛取得全国一等奖。该识别系统在开发过程中迭代了超过30个版本，总代码量超过10000行。
收获与感悟：
该系统没有可直接借鉴的已有工程，自己也从未接触过视频图像处理与SoC系统相关的项目，几乎是从零起步搭建，所有用到的设备与算法均需自行配置与编写。<span class="colour" style="color:rgb(0, 145, 189)"><span class="colour" style="color:rgb(0, 145, 189)">在备赛的过程中学到了数不清的新知识与新技能，更提高了解决问题的能力。比赛中各大高校队伍的实力都很强，最终的成绩难分伯仲，成绩差距仅有零点几秒。能够从中脱颖而出取得成绩，也是十分幸运和有成就感的。在这样一个平台上与各大名校的队伍切磋交流并取得成绩，更证明了自己和学校的实力。
后续工作：
本系统的速度还可以进一步提升，如降低摄像头的分辨率，提高帧率，置信率判别的流水线化等。另外模板匹配算法虽然速度快，但对噪声与图像变形比较敏感，希望后续可以结合CNN等算法提升该系统的鲁棒性。
视频观看
https://aijishu.com/l/1110000000135984
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