光学字符识别可以帮助加快计算机和阅读器执行任务的速度？

也许你已经在喜欢的犯罪节目中看到了光学字符识别（OCR）技术，或者你已经使用该技术在智能手机上存入支票。无论你目前在OCR方面的经验水平如何，随着越来越多的城市正在实施光学字符识别技术来改善基础设施和简化流程（尤其是视频监控和物理安全系统），你可能会很快熟悉这项技术。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。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通常也称为自动车牌识别（ANPR）、自动车牌识别（ALPR）和车牌识别（LNPR），采用人眼可见的字母数字字符，例如车牌、支票和护照，并使它们成为电子护照。正确识别这些各种字符可以帮助组织机构更准确地执行以前遭受人为错误的功能。它还可以帮助加快计算机和阅读器执行任务的速度。结合起来，这些可以帮助组织机构提高工作效率。

配备OCR的视频监控摄像机是该技术的常见用法，但OCR还有其他许多用途。在配送中心，企业使用OCR来跟踪订单在传送带和运输系统中的流动情况。收费公路使用该技术通过记录交通摄像头的车牌号来向你的帐户收取费用。在旅游业中，OCR用于在旅客经过机场和其他旅行设施时阅读护照和许可证。

我们甚至看到过带有OCR的监视摄像机，用于监视进出客户场所的有轨电车和拖车。这对客户来说是很有价值的，因为货运公司会在汽车卸货时在其财产上向客户收费。如果客户可以减少卸货时间，那么他们可以减少运营成本。

面对不断上涨的成本和预算限制的挑战，许多城市都在寻求OCR技术来帮助优化、管理和改善移动性统计、交通、执*、安全和保障等。

车牌识别系统对于交通摄像机至关重要，交通摄像机能够自动对车辆闯红灯、超速或进入限制区域等行为进行记录和处罚。在停车场，OCR可通过自动执行许多以前的手动操作来削减成本并提高效率。现在，系统可以检测车辆的出入，并根据停泊在驾驶员帐户或信*卡上的时间自动完成结算收费。

OCR要求更高的智能城市应用之一是在警*巡逻车内。世界各地的执*机构都将OCR视为减少犯罪、提高警*效率和提高安全性的有力工具。巡逻车可以配备摄像头，这些摄像头不断扫描车牌并将其与数据库进行比较，并在中央服务器上对其进行更新。这用于识别失窃的车辆、与犯罪有关的通缉车辆以及没有强制保险的车辆。

其他流行的应用包括识别限制区域的车辆，例如公交专用道和行人专用区。还可以对车辆进行检查，以确保它们已通过相关的技术检查。通过减少道路上的不良车辆，还可以减少由于机械故障引起的事故造成的伤亡人数。

此外，通过将OCR与人工智能（AI）相结合，文本识别比以往任何时候都更加准确。在使用AI之前，为了提高OCR数据的可靠性，人们必须手动测量和监视结果。现在，可以将AI解决方案与OCR集成在一起，以自动执行此操作，同时从文本中获取见解。这些技术协同工作，以同时捕获和理解数据，提高准确性和效率，同时还消除了手动执行此操作所需的人工成本。

无论是在建筑工地还是在智能城市中，光学字符识别都是一种可靠、具有成本效益的解决方案，可以提高效率并最大限度地利用资源，同时降低成本。
责任编辑:pj