今天主要來說一下移動端前端車牌識別OCR技術資訊詳解。

一、移動端車牌識別系統可以應用在哪些領域？

停車管理：停車收費、車牌識別。

移動警務：巡邏執勤、交警執法。

車輛保險：車險移動查勘、車牌識別、車架號識別。

汽車服務：汽車維修保養。

二、其中移動車牌識別系統需要具備哪些技術優勢？

整牌識別率高，尤其漢字識別遙遙領先同類產品；

識別速度快，極致優化的車牌定位和識別演算法;

支援牌照全，包括藍牌、黃牌（雙）、軍牌（雙）、武警牌（雙）、警牌、農用車牌、教練車牌、大使館等各種規格牌照

車牌寬度要求低，車牌寬度≥70個畫素，都不影響識別；

純C程式碼編寫，可以跨平臺應用。

三、移動端車牌識別系統需要什麼配置？

作業系統：支援android 4.0版本及以上；支援ios7.0及以上

攝像頭：支援自動對焦，200萬畫素以上。

安裝程式佔用空間，3MBytes

四、移動端車牌識別OCR識別流程

車牌識別是基於OCR識別的一用應用。手機端車牌識別過程包括影象採集、影象預處理、車牌定位、字元分割、字元識別、輸出結果等一系列演算法運算，其流程如下圖所示：

其中影象採集是通過視訊流識別，對視訊進行解幀識別，移動端車牌識別的識別速度為毫秒級別，體驗起來比掃二維碼還快。

 而且現在移動端車牌識別技術支援超大角度識別，準確識別車牌

影象採集：視訊模式下的影象採集，外部不需要任何觸發訊號。

預處理：一般會根據對現場環境和已經拍攝到的影象的分析得出結論，實現相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，並對影象進行噪聲過濾、對比度增強、影象縮放等處理。

車牌定位：車牌定位方法一般會依據紋理特徵、顏色特徵和形狀特徵等資訊，採用投影分析、連通域分析、機器學習等演算法檢測車牌。

字元分割：字元分割的主要思路是，基於車牌的二值化結果或邊緣提取結果，利用字元的結構特徵、字元間的相似性、字元間間隔等資訊，一方面把單個字元分別提取出來，也包括粘連和斷裂字元等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字元歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般採用的演算法有：連通域分析、投影分析，字元聚類和模板匹配等。

 字元識別：目前比較流行的字元識別演算法有：模板匹配法、人工神經網路法、支援向量機法和Adaboost分類法等。經過機器學習或與字元資料庫模板進行匹配，最後選取匹配度最高的結果作為識別結果。

以上是小編為各位客官帶來的移動端前端車牌識別OCR技術，你清楚了嗎？