一種新型的移動端車牌識別技術(shù)，可支持Android、iOS平臺

隨著智慧城市愿景的推廣,以及車輛管理需求的迅猛擴(kuò)增,對于各類車輛識別系統(tǒng)有了新的要求。而以往的固定式特定設(shè)備的車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)不能夠滿足靈活的智能交通系統(tǒng)需求,例如路邊停車管理和交管違章登記等。本文簡單介紹一種基于Android、iOS平臺的車牌識別技術(shù)，該技術(shù)不依賴其他任何第三方庫，能夠在復(fù)雜背景下迅速識別多種車牌。

那么怎么才能在移動端實現(xiàn)車牌識別呢？1、首先通過移動端攝像頭采集車牌圖像，可以拍照同時也支持視頻預(yù)覽的方式；

2、在獲取原始車牌圖像后,圖像還不能直接進(jìn)行分割和識別,需要先對其進(jìn)行預(yù)處理，利用最大類間方差法對車牌圖像進(jìn)行二值化,其次對二值圖像做平滑處理以及圖像邊緣檢測,最后再去除圖像邊框,最終得到能夠直接進(jìn)行字符分割的車牌圖像；

3、在得到經(jīng)過預(yù)處理后的圖像后,采用垂直投影的方法對車牌圖像進(jìn)行字符分割；

4、針對移動設(shè)備計算能力有限的條件,采用計算能力要求不高同時識別率又較強(qiáng)的模板匹配法對字符進(jìn)行識別。在和車牌字符模板匹配后,選取匹配度最高的模板作為輸出結(jié)果。最終,實現(xiàn)了集車牌圖像定位、車牌字符分割和車牌字符識別功能于一體的移動端車牌識別系統(tǒng)。

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(jī)攝像頭對車輛進(jìn)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(qiáng)、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(jìn)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(jìn)行字符分割；

5、字符識別：對分割后的字符進(jìn)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(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

現(xiàn)今,基于我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,汽車的保有數(shù)量正在不斷地提升。車牌作為車輛識別的主要功能,關(guān)于車牌識別系統(tǒng)的研究成為了現(xiàn)階段的研究熱點。就現(xiàn)階段而言,傳統(tǒng)的固定攝像頭已經(jīng)能不能滿足當(dāng)前的社會需求;因而為了車牌識別系統(tǒng)的智能化發(fā)展,提出了基于Android、iOS平臺的移動端車牌識別系統(tǒng)。通過針對移動端車牌識別系統(tǒng)進(jìn)行全面研究,從而不斷提升車牌識別技術(shù),保障我國公路交通安全。

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