移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別是一項(xiàng)基于OCR識(shí)別的應(yīng)用技術(shù)。移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別過(guò)程主要包含五個(gè)步驟，其中包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別、輸出結(jié)果等一系列計(jì)算機(jī)算法運(yùn)算，其流程圖如下：“車(chē)牌識(shí)別王晨”

第一步【圖像采集】：此步驟通過(guò)前端采集視頻流數(shù)據(jù)，再通過(guò)硬件或軟件對(duì)視頻流進(jìn)行進(jìn)行解幀識(shí)別（常見(jiàn)的車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)為硬識(shí)別，移動(dòng)端設(shè)備往往通過(guò)軟件識(shí)別，為軟識(shí)別），移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別速度為毫秒級(jí)別，相較于大家平時(shí)用的手機(jī)掃碼，移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別速度更為快速。在視頻模式下采集圖像時(shí)，移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別會(huì)自動(dòng)觸發(fā)，無(wú)需外接信號(hào)。

第二步【預(yù)處理】：一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等，并對(duì)圖像進(jìn)行圖像縮放、噪聲過(guò)濾、對(duì)比度增強(qiáng)等處理。

第三步【車(chē)牌定位】：對(duì)車(chē)牌的的定位一般會(huì)依據(jù)所采集的圖像中紋理特征、顏色特征和形狀特征等信息，采用投影分析、連通域分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法檢測(cè)車(chē)牌。

第四步【字符分割】：字符分割的主要思路是，基于車(chē)牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車(chē)牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：投影分析、連通域分析，字符聚類和模板匹配等。

第五步【字符識(shí)別】：當(dāng)前成熟應(yīng)用的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板進(jìn)行匹配，最后選取匹配度最高的結(jié)果以輸出。

二、移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)參數(shù)

支持平臺(tái)Android4.0 以上、iOS7.0 以上

支持二次開(kāi)發(fā)提供 Android 開(kāi)發(fā) JAR 包，iOS 平臺(tái).a 靜態(tài)庫(kù)開(kāi)發(fā)包

車(chē)牌識(shí)別識(shí)別模式視頻預(yù)覽識(shí)別模式

車(chē)牌識(shí)別種類普通藍(lán)牌、黃牌(雙層)、軍牌（雙）、武警牌（雙）、警 牌、新能源車(chē)牌等

識(shí)別準(zhǔn)確率識(shí)別準(zhǔn)確率≥98%

識(shí)別速度識(shí)別時(shí)間＜1 秒

支持平臺(tái)

Android4.0 以上、iOS7.0 以上

支持二次開(kāi)發(fā)

提供 Android 開(kāi)發(fā) JAR 包，iOS 平臺(tái).a 靜態(tài)庫(kù)開(kāi)發(fā)包

車(chē)牌識(shí)別識(shí)別模式

視頻預(yù)覽識(shí)別模式

車(chē)牌識(shí)別種類

普通藍(lán)牌、黃牌(雙層)、軍牌（雙）、武警牌（雙）、警 牌、新能源車(chē)牌等

識(shí)別準(zhǔn)確率

識(shí)別準(zhǔn)確率≥98%

識(shí)別速度

識(shí)別時(shí)間＜1 秒