车牌识别系统（VLPR）作为智能交通领域的核心技术，通过图像处理与模式识别技术，实现了车辆身份的自动化识别与管理。其工作原理可拆解为图像采集、预处理、定位分割、字符识别与结果输出五大核心环节，各环节紧密配合，构建起高效精准的识别链条。

一、图像采集：多维感知的“视觉前端”

系统通过高清摄像设备捕捉车辆图像，设备需具备宽动态范围（WDR）、强光抑制与夜视补光功能。例如，在逆光环境下，宽动态技术可平衡车牌与背景的亮度差异，避免字符过曝或过暗；夜间则通过红外补光灯拍摄黑白图像，确保24小时不间断识别。部分场景中，地感线圈或视频流动态检测装置会触发摄像头抓拍，避免漏拍或重复采集。

二、图像预处理：优化识别的“数据清洗”

采集到的原始图像可能存在噪声、模糊或倾斜问题，需通过预处理提升识别率：

1. 去噪：消除图像中的随机干扰，如灰尘、雨滴等颗粒；

2. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图，突出字符与背景的对比度；

3. 二值化：通过阈值分割将图像转为黑白两色，简化后续处理；

4. 倾斜矫正：利用边缘检测算法校正车牌角度，确保字符水平排列。

三、车牌定位与字符分割：精准提取的“关键步骤”

系统通过边缘检测、颜色分析或机器学习算法定位车牌位置。例如，基于颜色特征的算法可识别蓝牌、黄牌或新能源绿牌的边框；深度学习模型则能直接从复杂背景中分割出车牌区域。定位后，字符分割算法将车牌上的字符逐个分离，处理倾斜、污损或遮挡等干扰。例如，某系统通过投影分析法计算字符间距，准确分割出“京A·12345”中的每个字符。

四、字符识别：深度学习的“智能解码”

字符识别环节采用光学字符识别（OCR）技术或卷积神经网络（CNN）模型。OCR通过特征匹配将字符与数据库中的模板比对，适用于标准车牌；CNN则通过大量样本训练，可识别破损、模糊或非标准字符。例如，某系统在暴雨天气下仍能保持95%以上的识别准确率，得益于其对污损字符的容错能力。

五、结果输出与应用：数据驱动的“智能决策”

识别出的车牌号码会与数据库比对，触发后续操作：

• 停车场管理：授权车辆自动抬杆，计费系统同步启动；

• 交通监控：黑名单车辆触发报警，道闸锁定；

• 数据分析：统计车流量、高峰时段，优化资源配置。

车牌识别系统通过“感知-处理-应用”的全流程自动化，实现了车辆管理的智能化升级。随着深度学习技术的演进，其识别准确率已突破99.5%，并在复杂环境中展现出更强的适应性，为智慧交通与城市安防提供了关键技术支撑。