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

在車輛檢測(cè)環(huán)節(jié)，埋地線圈能敏銳感知車輛的到來，通過電磁感應(yīng)原理，當(dāng)車輛經(jīng)過時(shí)引起線圈周圍磁場(chǎng)變化，從而觸發(fā)系統(tǒng)；紅外技術(shù)則利用紅外線的反射，檢測(cè)車輛的存在。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，它通過攝像頭持續(xù)監(jiān)控，分析畫面中車輛的動(dòng)態(tài)特征來判定車輛是否到達(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，讓車牌等關(guān)鍵信息更加凸顯。

車牌定位是在處理后的圖像中精準(zhǔn)找到車牌位置，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，確定車牌所在區(qū)域。隨后的車牌分割，借助字符分割算法，將車牌上的一個(gè)個(gè)字符區(qū)分開來。

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。

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