一種基于Android、iOS平臺(tái)的移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，智慧停車(chē)的好助手

隨著汽車(chē)的需求暴增，車(chē)輛管理成為了城市管理的重中之重。移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)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(dòng)錄入車(chē)牌信息或者是一筆一劃抄寫(xiě)車(chē)牌信息，如此，會(huì)增加人為的誤差，降低了工作效率，后來(lái)移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛管理中被應(yīng)用，車(chē)輛管理體驗(yàn)感得到了提升，如今更是完美的集成了移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別算法，通過(guò)前端就能進(jìn)行解幀識(shí)別車(chē)牌，無(wú)需有有一個(gè)圖片傳輸返回結(jié)果的過(guò)程，直接就可以把車(chē)牌識(shí)別出來(lái)，這是高新技術(shù)的又一個(gè)臺(tái)階。

針對(duì)智慧停車(chē)、智慧交通管理，一種基于Android、IOS系統(tǒng)的移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)出現(xiàn)了，移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別sdk可嵌入APP中，通過(guò)Android、IOS設(shè)備攝像頭對(duì)需要管理的車(chē)輛進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼，連接上系統(tǒng)上，生成的時(shí)間、車(chē)主信息的，是一個(gè)車(chē)牌號(hào)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(jiǎn)單介紹這種移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)：

移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理與模式識(shí)別等方法從車(chē)輛圖像中提取車(chē)牌字符信息,從而確定車(chē)輛身份的技術(shù)。移動(dòng)端

車(chē)牌識(shí)別技術(shù)分為車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別三大部分。車(chē)牌區(qū)域在整幅圖像中所占比例很小,車(chē)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(shí)時(shí)性,因此快速準(zhǔn)確的定位車(chē)牌是比較困難的。

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

車(chē)牌識(shí)別原理

移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別工作原理有以下幾步完成：

1、圖像采集：通過(guò)手機(jī)攝像頭對(duì)車(chē)輛進(jìn)行拍照或視頻掃描采集圖像；

2、預(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等；

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

4、字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)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(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

隨著移動(dòng)行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機(jī)配置不斷提高，基于手機(jī)平臺(tái)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(diǎn)，這使得基于手機(jī)平臺(tái)上的移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。

審核編輯黃宇