車(chē)輛智能識(shí)別系統(tǒng)主要通過(guò)車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位與分割、字符識(shí)別以及結(jié)果輸出等一系列步驟來(lái)工作。首先，利用埋地線(xiàn)圈、紅外等技術(shù)檢測(cè)車(chē)輛，并用攝像頭采集多角度圖像，經(jīng)灰度化等預(yù)處理提升畫(huà)質(zhì)。接著，定位并分割車(chē)牌字符，通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)模板匹配進(jìn)行識(shí)別。最后，將車(chē)牌號(hào)碼以文本形式輸出。整個(gè)過(guò)程環(huán)環(huán)相扣，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的智能識(shí)別。

在車(chē)輛檢測(cè)環(huán)節(jié)，埋地線(xiàn)圈能敏銳感知車(chē)輛的到來(lái)，通過(guò)電磁感應(yīng)原理，當(dāng)車(chē)輛經(jīng)過(guò)時(shí)引起線(xiàn)圈周?chē)艌?chǎng)變化，從而觸發(fā)系統(tǒng)；紅外技術(shù)則利用紅外線(xiàn)的反射，檢測(cè)車(chē)輛的存在。而視頻檢測(cè)憑借其不破壞路面、成本較低等優(yōu)勢(shì)，成為廣泛應(yīng)用的方式，它通過(guò)攝像頭持續(xù)監(jiān)控，分析畫(huà)面中車(chē)輛的動(dòng)態(tài)特征來(lái)判定車(chē)輛是否到達(dá)。

圖像采集時(shí)，攝像頭的合理布置至關(guān)重要，需確保能全面捕捉車(chē)輛的多角度圖像，同時(shí)良好的光照條件能讓圖像更清晰。采集到的圖像會(huì)進(jìn)入圖像預(yù)處理階段，灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像，便于后續(xù)處理；二值化則是把圖像變成只有黑白兩種顏色，突出目標(biāo)信息；去噪和增強(qiáng)操作進(jìn)一步提升圖像質(zhì)量，減少干擾，讓車(chē)牌等關(guān)鍵信息更加凸顯。

車(chē)牌定位是在處理后的圖像中精準(zhǔn)找到車(chē)牌位置，水平和垂直掃描方法如同細(xì)密的梳子，梳理圖像中的每一處，確定車(chē)牌所在區(qū)域。隨后的車(chē)牌分割，借助字符分割算法，將車(chē)牌上的一個(gè)個(gè)字符區(qū)分開(kāi)來(lái)。

字符識(shí)別環(huán)節(jié)，會(huì)提取分割后的字符特征，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)字符進(jìn)行匹配。傳統(tǒng)的模板匹配方法如同按圖索驥，而如今深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，使得識(shí)別更直接、更準(zhǔn)確，能有效減少誤差，提高對(duì)模糊字符的識(shí)別準(zhǔn)確率。

車(chē)輛智能識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)這些緊密相連的環(huán)節(jié)，高效、準(zhǔn)確地完成車(chē)輛識(shí)別任務(wù)，極大地方便了交通管理、停車(chē)場(chǎng)管理等諸多場(chǎng)景的車(chē)輛出入管控與信息記錄，為現(xiàn)代交通生活帶來(lái)諸多便利。