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行驶证作为车辆合法上路的证明文件，包含车辆的基本信息和车主的详细资料，是政府部门、保险公司、租赁公司以及交通管理系统中常用的文档。在日常业务操作中，快速、准确地录入行驶证信息对于提高工作效率、减少人工错误有着重要意义。然而，传统的手工输入过程不仅费时，还存在一定的错误率。为此，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术被广泛应用于行驶证的自动识别中。

OCR技术在行驶证识别中的应用

OCR技术能够通过扫描或拍摄行驶证图像，将其中的文字内容转化为可编辑的文本数据。基于深度学习的现代OCR模型不仅能够识别印刷体和手写体，还能够应对复杂的背景、模糊或不清晰的图片。这使得OCR在行驶证识别场景中具有广泛的应用。

行驶证的结构通常包括：

• 车辆信息：如品牌型号、发动机号码、车辆识别代码、核定载人数等。
• 车主信息：如车主姓名、住址、证件号码等。

对于这种多种格式的文本，OCR模型需要具备多字段、多格式的识别能力。相比于传统的手工录入，OCR的优势在于：

1. 提高效率：OCR能够在几秒钟内自动识别并录入行驶证信息，大幅缩短了信息处理的时间。
2. 准确性高：通过先进的算法，OCR能够减少人工输入中的错误，提高信息录入的准确度。
3. 无纸化办公：OCR的应用推动了行驶证信息管理的数字化和无纸化，有助于环保和资源节约。
4. 可扩展性强：OCR能够与其他系统集成，如车辆管理系统、保险理赔系统等，自动将识别出的数据导入到业务流程中，实现信息的自动化处理。

OCR技术在国产系统中的适应性

在国产化系统的背景下，如麒麟操作系统中部署OCR行驶证识别服务，需要保证技术的安全性和离线部署能力。通过将OCR服务与国产操作系统、硬件环境深度集成，可以确保行驶证信息的本地化处理，避免数据外泄风险，符合国内对敏感信息的安全要求。这种解决方案不仅能确保业务的高效运行，还能在国家安全政策框架下推动数字化转型。

技术方案

行驶证识别可以看作OCR的一个具体应用，整个系统的部署可以参考 https://www.cnblogs.com/xueliangliu/articles/18412436  一般最简单的行驶证识别方法可以采用OCR后处理的方式来完成，即将OCR识别到的结果，通过分析其位置，文本模式等方式，来确定其字段的上下文语义。

比如，以下的代码用来检测行驶证中的证芯编号：

    def number(self):
        """
        证芯编号
        """
        numbers = {}
        numbers['行驶证证芯编号'] = "未识别"
        self.res.update(numbers)
        for i in range(int(self.N/4*3), self.N):
            if self.result[i]['box']['cy'] < 0.8 or self.result[i]['box']['cx'] < 0.4 :  
                continue
            txt = self.result[i]['text'].replace(' ', '').replace('.', '').replace('·', '')
            txt = txt.replace(' ', '')
            res = re.findall('[A-Za-z0-9]{8,14}', txt)
            if len(res) > 0:
                numbers['行驶证证芯编号'] = res[0]
                self.res.update(numbers)
                break
            else:
                numbers['行驶证证芯编号'] = "未识别"
                self.res.update(numbers)

结果

识别结果：