车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是计算机视觉领域的经典应用，通过分析图像或视频，自动检测车牌区域并识别出车牌上的字符序列。这项技术已广泛应用于智慧停车、交通执法、小区门禁、高速收费等场景。
一、需求引入
有一批 "车牌" 图片， 需要批量去识别提取一些关键信息到excel表格，案例图片如下：
需要提取的结果如下：
也就是需要提取图片上的 "车牌号，和是否是新能源" 。
如果是一张图片，我们用人工处理就行了， 但如果有上百个图片，那就跟着我往下面看，如何解决。
二、解决方案详解
这是一个专业AI批处理的解决方案， 支持本地断网使用模型。 首先在主界面上找到 Excel AI批处理：
打开后， 我们找到 "文件AI提取 这个智能体：
首先我们需要设置一个AI模型，点击右上角可以设置对应的模型，这里推荐DeepSeek ，如果你需要断网使用，那就用本地模型，但是本地模型可能
提取效果不佳，就需要自己不断微调提示词。
设置好模型之后，我们点击文件，输入你要处理的 "车牌" 图片文件。
然后点击提示词图标， 选择到提示词：
然后下拉选中 "AI自定义提取" ， 输入自己的提示词。
下面我将用一个章节来详细讲解提示词。
三、提示词详解
提示词可以用豆包来直接生成，我下面已经生成了一个提示词了，你可以参考，如下：
帮我根据下面的规则提取字段："车牌号，是否是新能源"。
规则如下：
一、车牌号
**规则：**
1. 基础格式：1位汉字省份简称 + 1位字母（发牌机关代号） + 5-6位字母/数字组合
2. 燃油车牌（蓝牌/黄牌）：共7位，第3-7位为字母/数字组合（排除字母I）
3. 新能源车牌（绿牌）：共8位，第2位后紧跟D（纯电动）或F（非纯电动），第3-8位为字母/数字组合（排除字母I）
4. 排除项：剔除全数字组合（避免与警用、临时牌照混淆），所有字母必须大写
**输出示例：**
京AF12345
二、是否是新能源
**规则：**
1. 判断依据：根据车牌号第2位后是否紧跟D或F进行判断
2. 新能源判断：若第2位后紧跟D或F，则为新能源；否则为燃油车
3. 输出格式：是/否
**输出示例：**
是四、提示词编写关键总结
编写提示词时，需要注意下面几点：
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提示词首先需要描述清晰要提取哪些字段，这些字段会在excel的表格里面变成标题列。
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需要分别描述清晰每一个字段的具体规则，最好列出案例。
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当结果效果不佳时，请看 "OCR可信度"字段，如果值很高，则就是你的提示词的问题，需要不断微调提示词。
五、信息安全
用户数据是绝对安全的， 软件执行是由2个步骤组成：
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OCR图片识别： 将图片上的文字进行识别，是由本地大模型来进行AI识图的，不进行网络传输数据，断网也可以识别。
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信息提取： 这个也支持本地文本大模型，但是效果可能不佳，也支持联网deepseek等，但是需要将OCR结果传递到deepseek官方。
六、结语
感谢大家，我们正处在AI高速发展的时代，AI不仅仅可以用来娱乐，也能催生很多软件，帮我们大大提高生产力， "鲸闲办公"就是借助AI专门来解决批量办公问题的。希望大家多提意见，让我们做的更好，祝您生活愉快。