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车牌识别ocr你了解吗？车牌识别技术实现方式是什么？

2022-09-27

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    　　随着智能手机越来越普遍， 人工智能的时代已到来，生活中处处体现这智能化，车牌识别ocr也很智能化，用手机端等都可以识别，在识别中大大的便利了人们的生活和工作所需。
 

    　　智能手机识别车牌号


    　　人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序，而移动端离线车牌识别ocr也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌，深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中，工作人员遇到违规的车辆，都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码，虽然后来增加了移动设备，但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢？
     从以上可以看到，移动端车牌识别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。这就是智能手机识别车牌号带来的便利。
车牌识别技术实现方式
 

    　　车牌识别技术实现方式


    　　车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，车牌识别ocr技术实现方式对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。大家不妨试试福昕全能王。
福昕全能王
 

    　　车牌识别ocr后道闸不主动开闸


    　　假如是所有的车辆都出现识别后不开闸的情况，那咱们需要查看一下接线端是否松动，是否有信号输出，查看道闸机的控制板，判断道闸是否死机，假如是死机了可以关闭电源重启就可以了。用福昕全能王很少出现此类问题。
    　　这也是我们生活中常见的情况，也是能更好的保证我们的生活。车牌识别ocr也很好，用在方方面面，进入小区门口便利，过高速路口也能智能识别。

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