当前主流的安防S o C，不论是Amba re l l a、Gr a i n Media、HiSilicon、Sony和TI等，都包含了影像输入、编码、译码、网络传输等主要功能。在资源分配上，均包含主控CPU(ARM)、协处理器、高速缓存(Cache Memory)等，以及LPR性能关系最大的，主要是CPU和高速缓存。以海思Hi3516芯片为例，其包含一个标准频率440M的ARM A9处理器，以及16KB第一层快取(L1 Cache)和256KB第二层快取(L2 Cache)。
整合LPR过程中，设备系统基础功能占用的CPU是一个重要的限制条件。为了保证整个设备的正常工作，一般我们要求可供LPR使用的CPU资源不超过40%，极端情况下，可以到60%;LPR程序和系统主程序一起驻存在系统flash中，当系统启动时，LPR接到调用命令而启动分析。在整合设计的过程中，获取影像是基本要求之一。通常LPR要求获取分辨率不低于CIF的图，像进行处理。标准接口上获取YUV数据比获取编码的影像讯号，更能提高处理效率，减轻算法负荷。
至于输出端，LPR的结果是交由上层应用软件接续处理，包括必要的显示和关联动作控制。一个理想的LPR程序，可简化开发车牌辨识设备的难度。设备商开发应用的重心放在需要侦测的交通事件规则与逻辑上，而不必关心底层车牌识别的性能与实现过程，从而大大提高了产品应用的丰富性和针对性。
如果同时能提供上层通用的应用功能模块整合，进一步加快设备配置智能功能的开发速度，就能降低开发成本。此外，用户也可以进行自定义的规则分析，在降低用户开发难度，缩短产品开发周期的同时，增加了功能开发的灵活性，使得产品形态更加多样化、专业化。
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