作者：恒創智能 ??時間：2021-03-26 10:26??來源：未知?? 瀏覽：次
實際生活中，車牌識別是很常見的：高速公路，停車系統，電子警察，甚至還有車載設備。
作為車牌識別專業廠商的恒創智能，為您講述車牌識別系統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和深度學習作為“大腦”。車輛牌照識別的實時工作步驟：攝像頭抓拍—> openCV對車牌位置進行初步定位——>對車牌位置的左右上下邊界進行二次確認——>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。
安卓車牌識別：android端使用openCV如何實現車牌檢測。
關于openCV的初始化，調用車牌識別JNI接口時，首先進行初始化，加載caffe訓練模型相關文件：
plateRecognition = new PlateRecognition(this, mHandler);
//init plate recognizer
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
plateRecognition.initRecognizer("pr");
}
}).start();
攝像頭實時捕獲，并回調每幀數據以識別車牌線程。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) {
//每次進行車牌識別間隔3s
long currentTime = System.currentTimeMillis();
if((currentTime - lastRecognizeTime) > 3000){
lastRecognizeTime = currentTime;
//回調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格式轉換
newFrame.copyTo(dstMat);
//添加到車牌識別線程的隊列中
if(recognizeThread != null){
recognizeThread.addMat(dstMat);
}
}
其中，車牌識別線程調用native層執行，最終把識別結果返回給java層：
public void run() {
while (isRunning){
Mat mat = null;
synchronized (lock){
//從隊列取出mat對象
if(matQueue != null && matQueue.size() > 0){
mat = matQueue.poll();
}
}
//調用native層，執行車牌識別
if(mat != null && plateRecognition != null){
plateRecognition.doPlateRecognize(mat);
}
}
}
使用openCV的級聯分類器CascadeClassifier去檢測，得到車牌所在整個圖像的矩形區域，然后二次確認車牌的左右、上下邊界，判斷車牌是否發生傾斜，如果有傾斜則進行校正。通過滑動窗口來切割車牌字符，使用CNN深度學習對每個字符進行識別。最終得到識別結果與識別置信度，如果置信度大于一定閾值，那么該輪識別結果可靠。
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