眾所悉知，當(dāng)今車牌信息采集環(huán)節(jié)中，過(guò)去傳統(tǒng)的手工錄入的方式在面對(duì)龐大的數(shù)量時(shí)顯得力不從心，如果能直接通過(guò)APP采集車牌信息并完成錄入則會(huì)給工作人員和客戶帶來(lái)巨大的便利。當(dāng)下，汽車是很多人出行必備的交通工具，路面上行駛的車輛越來(lái)越多，不斷方便人們出行，但與此同時(shí)，車輛的管理難度也在不斷的加強(qiáng)——車輛管理、車輛查詢、車輛收費(fèi)等等。與日俱增的車總量與不斷壓縮的工作人員數(shù)量形成了一個(gè)巨大的矛盾。還好有了電子警務(wù)、移動(dòng)警務(wù)、現(xiàn)場(chǎng)查勘等活動(dòng)，減輕了工作人員的壓力。

移動(dòng)端車牌識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理與模式識(shí)別等方法從車輛圖像中提取車牌字符信息,從而確定車輛身份的技術(shù)。APP車牌識(shí)別技術(shù)分為車牌定位、字符分割、字符識(shí)別三大部分。車牌區(qū)域在整幅圖像中所占比例很小,車牌的顏色、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)確的定位車牌是比較困難的。

移動(dòng)端車牌識(shí)別先通過(guò)調(diào)取智能手機(jī)的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，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)行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車牌的定位、分割，最后通過(guò)模板匹配實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別。

現(xiàn)在成熟的移動(dòng)端車牌識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率在白天能達(dá)到98%以上，夜間95%以上；識(shí)別速度在1~2秒，每個(gè)車牌大約夠節(jié)省一半以上的錄入時(shí)間。

移動(dòng)端車牌識(shí)別技術(shù)五大特點(diǎn)：

1.車牌寬度要求低，車牌寬度≧50個(gè)像素，都不影響識(shí)別；

2.純C代碼編寫；

3.整牌識(shí)別率高，尤其漢字識(shí)別搖搖領(lǐng)先同類產(chǎn)品；

4.支持牌照全，囊括藍(lán)牌、黃牌（雙）、軍牌（雙）、警牌、農(nóng)用車牌、教練車牌、大使館等各種規(guī)格牌照；

5.識(shí)別速度快，極致優(yōu)化的車牌定位和識(shí)別算法。

移動(dòng)端車牌識(shí)別技術(shù)會(huì)很好地融入汽車行業(yè)以及汽車后市場(chǎng)服務(wù)行業(yè)、移動(dòng)警務(wù)等行業(yè)的移動(dòng)辦公系統(tǒng)中，直接掃描汽車車牌然后識(shí)別上傳到企業(yè)或機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)中，促進(jìn)這些行業(yè)業(yè)務(wù)人員辦公的高效，規(guī)范。

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