車牌識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，最后組成車牌號碼輸出。

車輛檢測部分通常采用地感線圈或雷達，某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能，稱之為視頻車輛檢測。

由于道路上24小時都通車，車牌識別系統需要全天時、全天候工作，為保障夜間識別準確率，還會配備LED頻閃燈或閃光燈來補光。

車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過，并觸發圖像采集抓拍。

圖像采集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集。

預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

車牌定位：在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區域。

字符分割：在圖像中定位出車牌區域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區域，然后根據字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。

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目前車輛自動識別技術已經廣泛運用到智能交通行業的各個領域，并起到了重要作用。相信隨著科技的發展，需求的提升，車輛自動識別技術會向智能化、人性化等領域發展。

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