PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WINCE、Android等多种平台，是现在上支持平台种类多的PC版车牌识别sdk。该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。充分利用的PC端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智
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PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WINCE、Android等多种平台，是现在上支持平台种类多的PC版车牌识别sdk。该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。充分利用的PC端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智能交通的进一步发展奠定了良好的基础。
车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法匹配就是将不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或者多幅图像在空间上对准，或者根据已有模式在另一幅图像中寻找相应的模式。在遥感图像的处理时需要把不同波段传感器对同一事物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果在不同时间内对同一地面拍摄的两幅图像，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化，而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
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