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車牌識別是基於圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛牌照的圖像進行分析和處理，從而確定車牌在圖像中的位置，進而提取和識別文本字符。那我就壹步壹步給妳解釋壹下，在易停車的時代。在易停車時代，車牌識別閘機是如何工作的？
圖像采集:通過高清攝像頭抓拍主機，在卡口對過往車輛或車輛違章進行實時不間斷的記錄和采集。
預處理:圖像質量是影響車輛識別率的關鍵因素。因此，需要對高清攝像主機采集的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光、伽瑪校正、邊緣增強和對比度調整。
車牌定位:車牌定位的準確性直接決定了字符分割和識別的效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法，對圖像預處理後的灰度圖像進行掃描，通過行掃描確定列方向有車牌線段的候選區域，確定區域的初始行坐標和高度，然後通過列掃描該區域，確定其列坐標和寬度，從而確定壹個車牌區域。通過這種算法，可以定位圖像中的所有車牌。
字符分割:在圖像中定位車牌區域後，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化進壹步精確定位字符區域，然後根據字符大小特征提出動態模板法進行字符分割，並歸壹化字符大小。
字符識別:對分割後的字符進行縮放和特征提取，得到特定字符的表達形式，然後通過分類判別函數和分類規則，匹配字符數據庫模板中的標準字符表達形式，即可識別輸入的字符圖像。
結果輸出:車牌識別的結果以文本格式輸出。
無人智能系統的開發和應用市場剛剛起步，競爭相對較小。國內開發此類系統的企業屈指可數，很多處於模仿開發階段，項目行業的技術壁壘尚未顯現。科技在Ebo時代軟硬件開發上投入的資金和人力，已經讓Ebo時代的無人超市、車牌自動識別、壹卡通系統遙遙領先。
OCR車牌識別是我公司自主研發的車牌識別SDK，已成功應用於智能交通系統、出入口管理系統、公安框架系統、移動警務系統等行業。車牌識別SDK采用清華OCR技術，集成了車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別等算法，使系統具有識別效率高、速度快、適應性強、使用方便等優點。該技術處於國際先進水平，得到了相關行業用戶的廣泛好評。
車牌識別SDK目前可應用於Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN CE、Android等平臺，是國內市場支持平臺類型最多的車牌識別SDK。
車牌識別SDK支持圖片和視頻流兩種識別模式，可用於各種場景，適應性強。