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基于Android、iOS手机平台的移动端车牌识别技术,实现手机扫描识别车牌

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AI人工智能
修改2020-06-17 10:18:03
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修改2020-06-17 10:18:03
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随着移动行业的爆发式发展,手机配置不断提高,基于手机平台的信息采集、图像处理、数据传输等方面的研究也成为了热点,这使得基于手机平台上的车牌识别成为可能。传统的车牌识别系统一般都基于固定的桌面平台、图像采集不灵活,特别是对于交通管理部门来说,对违章车辆车牌的自动登记非常不便,因此基于移动端车牌识别出现了。

那么如何实现车牌识别的呢,下面简单说说:

首先对现存的车牌识别算法进行了研究,在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像,然后将采集到的图像进处理,包括通过YUV模型进行灰度化,分段线性变换进行灰度拉升,二值化,Roberts算子进行边缘检测,数学形态学处理等,然后通过Hough变换进行车牌矫正,其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割,最后通过模板匹配实现车牌识别。

移动端车牌识别实现的过程简单为以下几个部分:

图像采集:通过智能手机摄像头拍摄车牌图像。

预处理:灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、对比度调整等。

车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域,车牌切斜校正。

字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。

下面简单介绍移动端车牌识别技术应用领域:

停车管理系统会用到移动端车牌识别,停车管理系统需要做到的是对车辆的管理,特别像占道停车,总没可能安装一个一体机在路边上,然后一个车位安装一个,这会非常耗费成本。移动端车牌识别在占道停车能被非常好地用上,移动端车牌识别会让他们的工作更加的方便,用前端扫一扫车牌就能计费了。尤其是在停车管理系统宕机后系统无法工作,这时候移动端车牌识别手持收费设备就起到了应急作用。

移动警务、移动执法中也会用到移动端车牌识别技术,比如巡逻执勤,交警执法等,因为警务执法人员会每天接触到大量的信息,他们的信息录入需要非常快速的准确的录入下来,所以,在警务通中集成移动端车牌识别sdk,在信息录入效率方面,直接使用警务通设备摄像头扫描车牌即可识别上传车牌信息,让移动警务方面的应用更加的快捷。

车辆保险、现场勘察方面也会用到移动端车牌识别,比如车险移动查勘,他们会将移动端车牌识别与移动端证件识别技术结合起来,如果车辆没有车牌,也可以将车架号识别集成进来,他们在前期也是减少保险服务人员的工作量,并且会提高信息采集的正确率。

汽车服务行业汽修等也会用到移动端车牌识别,比如汽车4S点,汽车维修保养。

汽修服务行业的app上,最近也是一个非常火的应用,将移动端车牌识别sdk集成在app上,就能实现手机车牌识别的功能。

当前,车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点工作之一,有效、准确、及时的车牌识别为警务人员的交通执法、停车场车辆管理等工作带来极大的便利

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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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