車牌辨認(rèn)是基于圖像分割和圖像辨認(rèn)理論，對含有車輛號牌的圖像停止剖析處置， 從而肯定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和辨認(rèn)出文本字符。

圖像采集： 經(jīng)過高清攝像抓拍主機(jī)對卡口過車或車輛違章行為停止實(shí)時、不連續(xù)記載、采集。

預(yù)處置： 圖片質(zhì)量是影響車輛辨認(rèn)率上下的關(guān)鍵要素，因而，需求對高清攝像抓拍主機(jī)采集到的原始圖像停止噪聲過濾、自動白均衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣加強(qiáng)、比照度調(diào)整等處置。

車牌定位： 車牌定位的準(zhǔn)確與否直接決議后面的字符分割和辨認(rèn)效果，是影響整個車牌辨認(rèn)率的重要要素。其是紋理特征剖析定位算法，在經(jīng)過圖像預(yù)處置之后的灰度圖像上停止行列掃描，經(jīng)過行掃描肯定在列方向上含有車牌線段的候選區(qū)域，肯定該區(qū)域的起始行坐標(biāo)和高度，然后對該區(qū)域停止列掃描肯定其列坐標(biāo)和寬度，由此肯定一個車牌區(qū)域。經(jīng)過這樣的算法能夠?qū)D像中的一切車牌完成定位。

字符分割： 在圖像中定位出車牌區(qū)域后，經(jīng)過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處置，進(jìn)一步準(zhǔn)確定位字符區(qū)域，然后依據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法停止字符分割，并將字符大小停止歸一化處置。

字符辨認(rèn)： 對分割后的字符停止縮放、特征提取，取得特定字符的表達(dá)方式，然后經(jīng)過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的規(guī)范字符表達(dá)方式停止匹配判別，就能夠辨認(rèn)出輸入的字符圖像。

結(jié)果輸出：將車牌辨認(rèn)的結(jié)果以文本格式輸出。

無人智能系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用市場剛剛起步，競爭相對較小，全國開發(fā)此類系統(tǒng)的企業(yè)，諸多都處于模擬開發(fā)階段，項(xiàng)目行業(yè)科技壁壘還未呈現(xiàn)，易泊時期科技針對軟硬件開發(fā)投入的資本、人力都讓易泊時期的無人超市、自動車牌辨認(rèn)、一卡通等這些無人系統(tǒng)遙遙搶先。

OCR車牌辨認(rèn)是我公司自主研發(fā)的車牌辨認(rèn)SDK，在智能交通系統(tǒng)、出入口管理系統(tǒng)、公安圖幀系統(tǒng)、挪動警務(wù)系統(tǒng)等多種行業(yè)都已完成勝利運(yùn)用。車牌辨認(rèn)SDK采用清華OCR技術(shù)，交融了車牌定位、車牌字符切分、車牌字符辨認(rèn)等算法，使該系統(tǒng)具有辨認(rèn)效率高、速度快、順應(yīng)性強(qiáng)、運(yùn)用便當(dāng)?shù)葍?yōu)勢，技術(shù)處于國際先進(jìn)程度，在相關(guān)行業(yè)范疇得到用戶的普遍好評。

車牌辨認(rèn)SDK目前可應(yīng)用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN CE、Android等多種平臺，是如今國內(nèi)市場上支持平臺品種多的車牌辨認(rèn)SDK。

車牌辨認(rèn)SDK支持圖片和視頻流兩種辨認(rèn)形式，可用于多種場景，順應(yīng)性很強(qiáng)。