我们为了达到：方便，快捷，精准提高前端人员工作效率、增强C端用户产品体验价值和目的。
第一步【车牌图像采集】：此步骤通过前端采集视频流数据，再通过硬件或软件对视频流进行进行解帧识别（常见的车牌识别一体机为硬识别，移动端设备往往通过软件识别，为软识别），移动端车牌识别的识别速度为毫秒级别，相较于大家平时用的手机扫码，移动端车牌识别的识别速度更为快速。在视频模式下采集图像时，移动端车牌识别会自动触发，无需外接信号。
第二步【算法预处理】：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，实现相机的自动逆光处理、自动白平衡处理、自动曝光处理、自动过爆处理等，并对图像进行图像缩放、噪声过滤、对比度增强等处理。
第三步【需识别车牌定位】：对车牌的的定位一般会依据所采集的图像中纹理特征、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。
第四步【OCR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：投影分析、连通域分析，字符聚类和模板匹配等。
第五步【OCR字符识别】：当前成熟应用的字符识别算法有：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以输出。
OCR移动端车牌识别-即通过手机/iPad/PDA手持终端，内置摄像头视频预览（扫一扫）模式，本地离线识别保存车牌号码。
OCR移动端车牌识别（利用OCR光学字符分割识别技术）通过手机/iPad/PDA手持终端，内置摄像头视频预览（扫一扫）模式，将需要识别的车牌图像文件中的车牌号码，车牌颜色，车牌类型等自动采集处理并转换成可以编辑的文本格式，供软件开发商二次编辑调用，提供车牌识别SDK软件开发包。
OCR移动端车牌识别SDK：打造优质APP
机动车车牌号码，车牌颜色精准识别，识别速度0.5秒，识别率高达99%，提供SDK开发包，二次开发简单，集成方便。
机动车车牌号码，车牌颜色精准识别，识别速度0.5秒，识别率高达99%，提供SDK开发包，二次开发简单，集成方便。
应用领域
☆停车管理：智能停车收费、智能车牌识别
☆移动警务：智能巡逻执勤、智能交警执法
☆车辆保险：智能车险移动查勘、智能车牌识别、智能车架号识别
☆汽车服务：智能汽车维修保养
功能优势
☆识别速度快，“只需扫一扫，快速识别车牌”像扫描二维码一样轻轻扫描，0.5s，便可快速准确的识别出车牌号码2、支持超大角度识别，准确识别车牌
☆支持多平台应用，安卓/IOS
☆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、新能源等各种规格牌照50来种类型，为智慧交通贡献一份强有力的识别算法。