手持机扫描车牌识别的程序常见

衡量一个ocr系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。ocr技术可以运用到很多场景当中，如车牌识别、银行卡识别、证件识别、文档识别、视频文字识别等等，以下我们以手持机扫描车牌识别的程序为例，简单了解一下ocr识别。
手持机扫描车牌识别的程序常见的应用有pc端车牌识别、嵌入式端车牌识别、移动端手持机扫描车牌识别的程序，但是最近大家也肯定有听到过android/ios端的手持机扫描车牌识别的程序，而且发展迅猛，很多应用场景都有它的身影，例如：警务通、车辆保险、占道停车管理、停车场管理云停车等应用技术。
安卓车/ios手持机扫描车牌识别的程序，识别出车牌号的技术是我公司开发的基于移动平台的扫一扫车牌识别的功能软件开发包，支持android、ios等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像，然后通过ocr软件对车牌颜色、车牌号进行识别。
手持机扫描车牌识别的程序技术功能
1. 整牌识别率高达99.7%，尤其汉字识别遥遥领先同类产品；
2. 识别速度快，极致优化的车牌定位和识别算法;
3. 支持牌照全，包括蓝牌、黄牌（双）、军牌（双）、武警牌（双）、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格牌照；扫描车牌识别
4. 车牌宽度要求低，车牌宽度≥70个像素，都不影响识别；
5. 纯c代码编写，可以跨平台应用。
手持机扫描车牌识别的程序配置要求
1. 操作系统：支持android 4.0版本及以上；支持ios7.0及以上
2. 摄像头：支持自动对焦，200万像素以上。
3. 安装程序占用空间，3mbytes
手持机扫描车牌识别的程序拍摄规范
规范的拍摄有助于提高识别率
1. 保持水平，尽量使车牌在画面中保持水平；
2. 合理光照，拍摄时注意光照的影响，尽量避免反光和黑影；
3. 避免倾斜，不要使拍摄角度倾斜过大，以免造成车牌严重变型；
4. 聚焦清晰，避免图像模糊不清楚。
手持机扫描车牌识别的程序典型应用
智慧停车：互联网停车
警务通：巡逻执勤、交警执法
车辆保险：车险移动查勘，
占道停车管理：占道停车收费