前端车牌识别SDK算法及原理

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发表时间:2020-04-29 14:00作者:kdacctv

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。


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。下面来说说前端车牌识别SDK算法。


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。

  • 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。



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