移动端车牌识别OCR技术原理解析和应用.docxVIP

导读：本篇文章整理归纳涉及移动端前端车牌识别OCR技术较广，请浏览全文。一、移动端车牌识别系统可以应用在哪些领域？停车管理：停车收费、车牌识别。移动警务：巡逻执勤、交警执法。车辆保险：车险移动查勘、车牌识别、车架号识别。汽车服务：汽车维修保养。二、其中移动车牌识别系统需要具备哪些技术优势？1.?整牌识别率高，尤其汉字识别遥遥领先同类产品；2.?识别速度快，极致优化的车牌定位和识别算法;3.?支持牌照全，包括蓝牌、黄牌（双）、军牌（双）、武警牌（双）、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格牌照50多种类型；4.?车牌宽度要求低，车牌宽度≥70个像素，都不影响识别；5.?纯C代码编写，可以跨平台应用。三、移动端车牌识别系统需要什么配置？1.?操作系统：支持android 4.0版本及以上；支持ios7.0及以上2.?摄像头：支持自动对焦，200万像素以上。3.?安装程序占用空间，3MBytes四、移动端车牌识别OCR识别流程车牌识别是基于OCR识别的一用应用。手机端车牌识别过程包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等一系列算法运算，其流程如下图所示：其中图像采集是通过视频流识别，对视频进行解帧识别，移动端车牌识别的识别速度为毫秒级别，体验起来比扫二维码还快。　　图像采集：视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号。　　预处理：一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。　　车牌定位：车牌定位方法一般会依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。　　字符分割：字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。　　字符识别：目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，最后选取匹配度最高的结果作为识别结果。作者：龚宪文，欢迎百度有哪些信誉好的足球投注网站“龚宪文”/“OCR识别龚宪文”联系调取接口免费测试