實(shí)際生活中，車牌識別是很常見的：高速公路，停車系統(tǒng)，電子警察，甚至還有車載設(shè)備。

作為車牌識別專業(yè)廠商的恒創(chuàng)智能，為您講述車牌識別系統(tǒng)的工作原理及程序組成。

其工作原理大致是這樣的：使用攝像頭作為“眼睛”，使用 openCV和深度學(xué)習(xí)作為“大腦”。車輛牌照識別的實(shí)時(shí)工作步驟：攝像頭抓拍—> openCV對車牌位置進(jìn)行初步定位——>對車牌位置的左右上下邊界進(jìn)行二次確認(rèn)——>車牌傾斜校正——>牌號字符分割——>字符識別。而車牌檢測是車牌識別的前提和重要基礎(chǔ)。

安卓車牌識別：android端使用openCV如何實(shí)現(xiàn)車牌檢測。

關(guān)于openCV的初始化，調(diào)用車牌識別JNI接口時(shí)，首先進(jìn)行初始化，加載caffe訓(xùn)練模型相關(guān)文件：

plateRecognition = new PlateRecognition(this, mHandler);

//init plate recognizer

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

plateRecognition.initRecognizer("pr");

}

}).start();

攝像頭實(shí)時(shí)捕獲，并回調(diào)每幀數(shù)據(jù)以識別車牌線程。需要注意的是，車牌識別中openCV操作對象是Mat，而不是Bitmap：

public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {

//每次進(jìn)行車牌識別間隔3s

long currentTime = System.currentTimeMillis();

if((currentTime - lastRecognizeTime) > 3000){

lastRecognizeTime = currentTime;

//回調(diào)給車牌識別線程處理

if(onNewFrameListener != null){

onNewFrameListener.onNewFrame(inputFrame.rgba());

}

}

return inputFrame.rgba();

}

public void onNewFrame(Mat newFrame) {

if(dstMat == null){

dstMat = new Mat(newFrame.rows(), newFrame.cols(), CvType.CV_8UC4);

}

//mat格式轉(zhuǎn)換

newFrame.copyTo(dstMat);

//添加到車牌識別線程的隊(duì)列中

if(recognizeThread != null){

recognizeThread.addMat(dstMat);

}

}

其中，車牌識別線程調(diào)用native層執(zhí)行，最終把識別結(jié)果返回給java層：

public void run() {

while (isRunning){

Mat mat = null;

synchronized (lock){

//從隊(duì)列取出mat對象

if(matQueue != null && matQueue.size() > 0){

mat = matQueue.poll();

}

}

//調(diào)用native層，執(zhí)行車牌識別

if(mat != null && plateRecognition != null){

plateRecognition.doPlateRecognize(mat);

}

}

}

使用openCV的級聯(lián)分類器CascadeClassifier去檢測，得到車牌所在整個(gè)圖像的矩形區(qū)域，然后二次確認(rèn)車牌的左右、上下邊界，判斷車牌是否發(fā)生傾斜，如果有傾斜則進(jìn)行校正。通過滑動窗口來切割車牌字符，使用CNN深度學(xué)習(xí)對每個(gè)字符進(jìn)行識別。最終得到識別結(jié)果與識別置信度，如果置信度大于一定閾值，那么該輪識別結(jié)果可靠。

購買車牌識別產(chǎn)品，認(rèn)準(zhǔn)恒創(chuàng)智能。