停车场道闸车牌识别系统作为智能交通管理的核心装置，通过集成图像处理、模式识别与自动化控制技术，实现了车辆进出的高效管理。其工作原理可拆解为感知层、识别层、决策层与执行层四大模块，各环节协同运作，构建起“感知—识别—决策—执行”的完整闭环。

一、感知层：多模态车辆检测技术

系统通过埋地线圈、红外传感器、雷达及高清摄像头等设备，实时监测车辆到达状态。当车辆进入触发区域（如埋地线圈检测到金属物体或摄像头捕捉到动态目标）时，系统自动启动图像采集流程。现代系统普遍采用百万像素级高清摄像头，配备自动调焦与补光功能，确保在夜间或逆光环境下仍能获取清晰图像。例如，某停车场系统在暴雨天气中，通过红外补光与HDR成像技术，将车牌识别率保持在98%以上。

二、识别层：图像处理与字符识别算法

采集到的图像需经过预处理、定位、分割与识别四大步骤：

1. 预处理：采用灰度化、去噪、对比度增强等技术，提升图像质量。

2. 定位：通过边缘检测、颜色分析或机器学习模型，在灰度图像中定位车牌区域。

3. 分割：利用二值化、投影法或深度学习分割模型，将车牌字符逐一分离。

4. 识别：基于OCR（光学字符识别）算法，将字符与数据库中的标准模板进行比对。部分系统采用深度学习框架（如CNN卷积神经网络），通过百万级车牌样本训练，实现复杂场景下的高精度识别。

三、决策层：数据比对与权限验证

识别后的车牌信息实时上传至后台管理系统，与预设的白名单（如月租车）、黑名单（如盗抢车辆）及临时车数据库进行比对。系统支持多种匹配策略：

• 精确匹配：完全匹配车牌号码与颜色信息。

• 模糊匹配：允许1-2位字符差异，适用于车牌污损或遮挡场景。

• 时间匹配：结合车辆入场时间，判断是否超时停车。
  若车辆具备入场权限，系统生成开闸指令；若为黑名单车辆，则触发报警并通知安保人员。

四、执行层：道闸控制与反馈机制

道闸控制器接收指令后，驱动直流无刷电机以3-6秒的速度完成90度抬杆动作。现代道闸具备多重安全防护：

• 防砸车设计：通过红外对射、压力传感器或地感线圈，实时监测车辆位置，遇阻时自动回弹。

• 紧急控制：断电时可手动操作横杆起落，来电后自动复位。

• 计数功能：记忆起杆信号次数，车辆通过后自动减扣，避免重复计费。
  车辆离场时，系统再次进行车牌识别与费用结算，支持岗亭收费、中央收费、自助缴费及无感支付等多种模式。

五、系统扩展性与应用场景

该系统架构具备高度扩展性，可整合车位引导、反向寻车、ETC支付等功能。例如，某商业综合体通过车位检测终端与车牌识别联动，实现“停车—寻车—缴费—离场”的全流程自动化。此外，系统支持多车道并行处理，单台服务器可同时管理32个出入口，高峰期车辆通行效率提升50%以上。

结语

停车场道闸车牌识别系统通过分层解耦的技术架构，将硬件感知、算法识别与软件控制深度融合，不仅解决了传统停车场管理效率低、人力成本高的问题，更为智慧城市建设提供了基础数据支撑。随着AIoT技术的演进，未来系统将向“识别更精准、响应更实时、管理更智能”的方向持续进化。