编程技术-浅析移动端车牌识别技术的工作原理及其过程

随着社会经济的发展与汽车的日益普及带来巨大的城市交通压力,在此背景下,智能交通系统成为解决这一问题的关键。而在提出发展无线智能交通系统后,作为智能交通的核心,车牌识别系统需要开始面对车牌识别移动化的现实需求。基于实现车牌识别移动化这一目标,一种基于Android移动终端的车牌识别解决方案在Android平台上实现了该系统。

移动端车牌识别系统只需通过智能手机或Pad的摄像头对准车牌，无需拍照，实现自动采集车牌信息轻松扫一扫识别出车牌号的功能。那么如何实现车牌识别的呢，下面简单说说。

1、首先通过移动端摄像头采集车牌图像，可以拍照同时也支持视频预览的方式；

2、在获取原始车牌图像后,图像还不能直接进行分割和识别,需要先对其进行预处理，利用最大类间方差法对车牌图像进行二值化,其次对二值图像做平滑处理以及图像边缘检测,最后再去除图像边框,最终得到能够直接进行字符分割的车牌图像；

3、在得到经过预处理后的图像后,采用垂直投影的方法对车牌图像进行字符分割；

4、针对移动设备计算能力有限的条件,采用计算能力要求不高同时识别率又较强的模板匹配法对字符进行识别。在和车牌字符模板匹配后,选取匹配度最高的模板作为输出结果。最终,实现了集车牌图像定位、车牌字符分割和车牌字符识别功能于一体的移动端车牌识别系统。

Android端车牌识别工作原理有以下几步完成：

1、图像采集：通过手机摄像头对车辆进行拍照或视频扫描采集图像；

2、预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等；

3、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；

4、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；

5、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。

随着移动行业的爆发式发展，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移动端车牌识别技术的应用越来越广泛。

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