隨著汽車的需求暴增，車輛管理成為了城市管理的重中之重。移動端車牌識別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于城市智能交通、智慧小區(qū)的系統(tǒng)中，以往是手動錄入車牌信息或者是一筆一劃抄寫車牌信息，如此，會增加人為的誤差，降低了工作效率，后來移動端車牌識別技術(shù)在車輛管理中被應(yīng)用，車輛管理體驗感得到了提升，如今更是完美的集成了移動端車牌識別算法，通過前端就能進行解幀識別車牌，無需有有一個圖片傳輸返回結(jié)果的過程，直接就可以把車牌識別出來，這是高新技術(shù)的又一個臺階。

針對智慧停車、智慧交通管理，一種基于Android、IOS系統(tǒng)的移動端車牌識別技術(shù)出現(xiàn)了，移動端車牌識別sdk可嵌入APP中，通過Android、IOS設(shè)備攝像頭對需要管理的車輛進行自動識別車牌號碼，連接上系統(tǒng)上，生成的時間、車主信息的，是一個車牌號前端采集不可或缺的工具可以大大減少管理人員的工作量。

下面就簡單介紹這種移動端車牌識別技術(shù)：

移動端車牌識別技術(shù)是指通過計算機視覺、圖像處理與模式識別等方法從車輛圖像中提取車牌字符信息,從而確定車輛身份的技術(shù)。移動端

車牌識別技術(shù)分為車牌定位、字符分割、字符識別三大部分。車牌區(qū)域在整幅圖像中所占比例很小,車牌的顏色、大小、位置也不確定，并且定位算法要能夠克服不同光照和復(fù)雜背景的影響,還要兼顧準(zhǔn)確性和實時性,因此快速準(zhǔn)確的定位車牌是比較困難的。

先通過調(diào)取智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現(xiàn)車牌的定位、分割，最后通過模板匹配實現(xiàn)車牌識別。

車牌識別原理

移動端車牌識別工作原理有以下幾步完成：

1、圖像采集：通過手機攝像頭對車輛進行拍照或視頻掃描采集圖像；

2、預(yù)處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調(diào)整等；

3、車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域；

4、字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割；

5、字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達形式進行匹配判別。

隨著移動行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機配置不斷提高，基于手機平臺的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c，這使得基于手機平臺上的移動端車牌識別技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛。

審核編輯黃宇