2021-08-22

Posted 2021-09-07 OCR_recognition1

同行业中，别人标配有的产品我有，别人没有的产品我们也有，如此才能增强竞争力，通过优化创新，前端车牌识别SDK功能，性能上，都是行业NO.1的水平。车牌识别sdk这个用于越来越多人集成了，汽车保有量日益上升，越来越多公司开发车辆管理系统，在系统开发过程中，对于OCR识别算法，不少开发人员为了节省成本，在开源中寻找车牌识别算法，耗费了不少人力物力以及时间成本。易泊时代车牌识别算法经历了十几春秋，商用来说，再没难度。

一个好的算法并非一朝一夕，经得住风霜，耐得住寂寞，手机前端车牌识别SDK扫描识别，速度源于不断优化，效率就是这么速度。

好啦，下面来说说前端车牌识别SDK算法

 

前端车牌识别SDK算法软件特点

1、识别速度快

“只需扫一扫，快速识别车牌”

 

像扫描二维码一样轻轻扫描，0.5s，便可快速准确的识别出车牌号码。

2、支持超大角度识别，准确识别车牌

3、支持多平台应用

前端车牌识别SDK算法完美支持ios系统，android系统，支持手机ARM平台和PDA的X86架构

前端车牌识别SDK算法支持全车牌

 

蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等

前端车牌识别SDK是一项基于OCR识别的应用技术。前端车牌识别SDK过程主要包含五个步骤，其中包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等一系列计算机算法运算，

第一步【图像采集】：此步骤通过前端采集视频流数据，再通过硬件或软件对视频流进行进行解帧识别（常见的车牌识别一体机为硬识别，移动端设备往往通过软件识别，为软识别），前端车牌识别SDK的识别速度为毫秒级别，相较于大家平时用的手机扫码，前端车牌识别SDK的识别速度更为快速。在视频模式下采集图像时，移动端车牌识别会自动触发，无需外接信号。

第二步【预处理】：一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动逆光处理、自动白平衡处理、自动曝光处理、自动过爆处理等，并对图像进行图像缩放、噪声过滤、对比度增强等处理。

第三步【车牌定位】：对车牌的的定位一般会依据所采集的图像中纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。

第四步【字符分割】：字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：投影分析、连通域分析，字符聚类和模板匹配等。

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第五步【字符识别】：当前成熟应用的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，最后选取匹配度最高的结果以输出。