移动端车牌识别实现交通自动化管理

车牌识别已经成为交通车辆管理重点工作之一，目前，移动端车牌识别在我国警务通、停车场手持收费机等移动终端的使用比较普及，如果在这些终端上能够集成车牌识别功能，对于维护交通安全和城市治安，实现交通自动化管理有着现实的意义。

那么如何实现车牌识别的呢，下面简单说说： 

首先对现存的车牌识别算法进行了研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough变换进行车牌矫正，其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割，最后通过模板匹配实现车牌识别。

图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。

分析这种情况产生的原因，归纳起来主要有以下方面:

1、原始图像清晰度比较高，从而简化了预处理

2、图像的平滑处理会使图像的边缘信息受到损失，图像变得模糊

3、图像的锐化可以增强图像中物体的边缘轮廓，但同时也使一些噪声得到了增强

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