隨著智慧城市愿景的推廣,以及車輛管理需求的迅猛擴增,對于各類車輛識別系統(tǒng)有了新的要求。而以往的固定式特定設備的車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)不能夠滿足靈活的智能交通系統(tǒng)需求,例如路邊停車管理和交管違章登記等。本文簡單介紹一種基于Android、iOS平臺的車牌識別技術(shù)，該技術(shù)不依賴其他任何第三方庫，能夠在復雜背景下迅速識別多種車牌。

那么怎么才能在移動端實現(xiàn)車牌識別呢？1、首先通過移動端攝像頭采集車牌圖像，可以拍照同時也支持視頻預覽的方式；

2、在獲取原始車牌圖像后,圖像還不能直接進行分割和識別,需要先對其進行預處理，利用最大類間方差法對車牌圖像進行二值化,其次對二值圖像做平滑處理以及圖像邊緣檢測,最后再去除圖像邊框,最終得到能夠直接進行字符分割的車牌圖像；

3、在得到經(jīng)過預處理后的圖像后,采用垂直投影的方法對車牌圖像進行字符分割；

4、針對移動設備計算能力有限的條件,采用計算能力要求不高同時識別率又較強的模板匹配法對字符進行識別。在和車牌字符模板匹配后,選取匹配度最高的模板作為輸出結(jié)果。最終,實現(xiàn)了集車牌圖像定位、車牌字符分割和車牌字符識別功能于一體的移動端車牌識別系統(tǒng)。

移動端車牌識別工作原理有以下幾步完成：

1、圖像采集：通過手機攝像頭對車輛進行拍照或視頻掃描采集圖像；

2、預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調(diào)整等；

3、車牌定位：在經(jīng)過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域；

4、字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割；

5、字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

現(xiàn)今,基于我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展,汽車的保有數(shù)量正在不斷地提升。車牌作為車輛識別的主要功能,關(guān)于車牌識別系統(tǒng)的研究成為了現(xiàn)階段的研究熱點。就現(xiàn)階段而言,傳統(tǒng)的固定攝像頭已經(jīng)能不能滿足當前的社會需求;因而為了車牌識別系統(tǒng)的智能化發(fā)展,提出了基于Android、iOS平臺的移動端車牌識別系統(tǒng)。通過針對移動端車牌識別系統(tǒng)進行全面研究,從而不斷提升車牌識別技術(shù),保障我國公路交通安全。

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