随着图像处理技术的逐渐成熟,嵌入式图像处理系统开始在人脸识别、流量检测、集装箱检测等领域被越来越多的应用。然而,这些应用大多需要单独开发一套独立系统用于支持算法运行,极大地造成开发成本与时间的浪费。为解决上述问题,本文提取了嵌入式图像处理应用的共性需求,设计了一个嵌入式图像处理平台（Po EIP）用于支撑不同的图像处理任务。该平台由嵌入式前端与服务器后端构成,其中包含图像处理过程中涉及的基于华为SDC摄像头的视频采集、基于TCP的Socket数据传输、数据存储等公共模块。此外,平台预留算法接口以满足不同应用系统的算法需求。其次,本文对集装箱编码识别展开研究,提出了基于Paddle OCR技术的集装箱编码识别算法。在此基础之上,设计了集装箱编码识别算法模块,分别实现前端识别与后端识别功能。最后,以所设计的平台以及集装箱编码识别算法为核心,本文实现了一个集装箱编码识别原型系统。该系统前端主要完成以下工作:获取集装箱视频信息,并对视频抽帧,保存图像;调用轻量级算法,针对采集图像进行集装箱编码识别;向系统后端传送识别结果、原始图像,并缓存所传输数据。其中,为了增强系统识别效果,存在一个集装箱使用多个摄像头同时进行视频采集的情况,前端并行识别这些图像并采用投票的方式获取一个最终的前端识别结果。系统后端基于SSM框架,并依托My SQL数据库进行数据管理,其功能包括接收、存储以及管理系统前端传输的原始图像、处理结果,并再次对图像进行编码识别从而对系统前端识别结果进行校验以生成最终识别结果。此外,一个基于Web应用的客户端用于用户交互,为用户提供实时信息查看、历史信息查看、本地图像编码识别等功能。测试结果表明,基于嵌入式图像处理平台的集装箱编码识别系统具有较好的可靠性,并达到设计需求,可以满足实际应用需求,具有一定的应用价值。