車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)主要通過(guò)攝像機(jī)拍攝車(chē)輛圖像來(lái)識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼，過(guò)程涵蓋車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別以及結(jié)果輸出。車(chē)輛檢測(cè)有多種方式，能觸發(fā)圖像采集；采集后的圖像要預(yù)處理，再用算法定位車(chē)牌、分割字符，最后通過(guò)技術(shù)識(shí)別字符并拼接成完整牌照號(hào)碼，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別，以此為車(chē)輛管理等提供便利 。

在車(chē)輛檢測(cè)環(huán)節(jié)，埋地線圈檢測(cè)利用電磁感應(yīng)原理，當(dāng)車(chē)輛經(jīng)過(guò)時(shí)，線圈的電磁環(huán)境發(fā)生變化，從而感知車(chē)輛；紅外檢測(cè)則是通過(guò)紅外線的反射情況判斷車(chē)輛是否到來(lái)；雷達(dá)檢測(cè)依靠發(fā)射和接收電磁波來(lái)確定車(chē)輛的位置和速度；視頻檢測(cè)通過(guò)分析攝像頭拍攝的視頻畫(huà)面，利用圖像分析技術(shù)識(shí)別車(chē)輛。這些檢測(cè)方式精準(zhǔn)感知車(chē)輛經(jīng)過(guò)，觸發(fā)圖像采集抓拍。

采集到的圖像可能存在光照不均、模糊等問(wèn)題，所以預(yù)處理至關(guān)重要。通過(guò)灰度化將彩色圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像，便于后續(xù)處理；直方圖均衡化增強(qiáng)圖像的對(duì)比度；去噪操作去除圖像中的干擾噪聲，提升圖像質(zhì)量，為后續(xù)車(chē)牌定位創(chuàng)造良好條件。

車(chē)牌定位是從預(yù)處理后的圖像中準(zhǔn)確找出車(chē)牌所在區(qū)域。常用輪廓匹配、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)變換等算法，分析圖像中物體的輪廓、邊緣等特征，將車(chē)牌區(qū)域與背景分離。接著是字符分割，利用顏色、紋理等信息，把車(chē)牌上的一個(gè)個(gè)字符分割開(kāi)。

字符識(shí)別環(huán)節(jié)，運(yùn)用模板匹配、形狀分析、OCR等技術(shù)，提取字符的特征，與預(yù)定義的字符模板進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別出每個(gè)字符的編碼。最后，按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)等規(guī)則，將這些字符編碼拼接成完整的牌照號(hào)碼，并輸出結(jié)果。

車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)憑借一套嚴(yán)謹(jǐn)且精妙的工作流程，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛牌照號(hào)碼的準(zhǔn)確識(shí)別，為交通管理、停車(chē)場(chǎng)管理等諸多領(lǐng)域帶來(lái)高效與便利，極大地提升了車(chē)輛管理的智能化水平 。