車牌識別技術工作原理
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。
車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調節，寬動態功能等來實現抓拍車牌：
強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。在交通監控中，一般可將大燈的強光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來。
可調電子快門：對于高速運動的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在80KM/小時以上)，可以通過降低電子快門速度來實現清晰抓拍，一般都是通過手動方式調整。
寬動態功能：這是解決車燈對于抓拍影響的最好的辦法，寬動態最早是松下公司提出來的。當背景光過亮時，普通攝像機無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。
作為智能交通領域確定車輛身份的最重要手段，車牌識別技術為實現交通的智能管理發揮了很大作用，在各項工作中都有車牌識別技術的滲透。
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