移动端车牌识别OCR技术原理解析的以及应用

今天主要来说一下移动端前端车牌识别OCR技术信息详解。

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。

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二、其中移动车牌识别系统需要具备哪些技术优势?

整牌识别率高,尤其汉字识别遥遥领先同类产品;

识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法;

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;

车牌宽度要求低,车牌宽度70个像素,都不影响识别;

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?

操作系统:支持android 4.0版本及以上;支持ios7.0及以上

摄像头:支持自动对焦,200万像素以上。

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。

 而且现在移动端车牌识别技术支持超大角度识别,准确识别车牌

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。

以上是小编为各位客官带来的移动端前端车牌识别OCR技术,你清楚了吗?

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转载自www.cnblogs.com/BookerXinxiaoxin719603356/p/10104522.html