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随着智能手机的快速发展，移动终端离线车牌识别也使用手机识别智慧车牌识别系统代替人工手动录取车牌，深度学习算法的结果使工作和生活更加方便。例如，在传统的移动调查中，当工作人员遇到非法车辆时，他们必须站在路边，逐字逐句地复制车牌号码。虽然后来增加了移动设备，但他们仍然需要手动输入车牌号码。
手机识别智慧车牌识别系统完美集成了车牌识别算法，为智能停车提供了全套的产品支持和技术服务，移动终端车牌识别过程主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等五个步骤。
图像采集步骤通过前端采集视频流数据，然后通过硬件或软件解帧识别视频流，普通车牌识别一体机为硬识别，移动设备通常通过软件识别为软识别，移动车牌识别的识别速度为毫秒级，大大促进了手机识别智慧车牌识别系统的速度。
预处理下，手机识别智慧车牌识别系统一般根据对现场环境和拍摄图像的分析得出结论，实现相机的自动背光处理、自动白平衡处理、自动曝光处理、自动过爆处理等，并对图像进行缩放、噪声过滤和对比度增强。
手机识别智慧车牌识别系统的车牌定位，一般根据图像中收集的纹理特征、颜色特征、形状特征等信息，采用投影分析、连接域分析、机器学习等算法检测车牌。
字符分割的主要思路是利用字符的结构特征，根据车牌的二值化结果或边缘提取结果。字符之间的相似性。字符间隔等信息，一方面分别提取单个字符，包括处理粘连、断裂字符等特殊情况；另一方面，将宽度和高度相似的字符分为一类，以去除车牌边框和一些小噪音。常用的算法有：投影分析、连通域分析、字符聚类和模板匹配等。
目前成熟的字符识别算法有:模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法、分类法等。通过机器学习或匹配字符数据库模板，选择匹配度最高的结果进行输出，从而直接输出手机识别智慧车牌识别系统的识别结果。
