車輛識別控制系統(tǒng)通過車輛檢測、圖像采集、車牌識別等步驟工作。首先，運用埋地線圈、紅外、雷達、視頻檢測等方式感知車輛到來并觸發(fā)圖像采集。接著，攝像頭獲取車輛多方位圖像，經(jīng)過預處理提升質(zhì)量，再通過定位、分割車牌等流程，利用字符識別技術(shù)與數(shù)據(jù)庫模板匹配判別車牌號碼，最終輸出結(jié)果用于車輛管理與控制，實現(xiàn)停車場自動開閘等功能 。

在車輛檢測環(huán)節(jié)，埋地線圈檢測方式是利用電磁感應原理，當車輛經(jīng)過時，會引起線圈周圍磁場變化，進而檢測到車輛；紅外檢測則是通過發(fā)射和接收紅外線，依據(jù)車輛對紅外線的遮擋和反射來判斷車輛是否到達；雷達檢測依靠發(fā)射和接收電磁波，根據(jù)回波的特性來確定車輛位置；視頻檢測通過攝像頭捕捉車輛圖像，基于圖像處理技術(shù)識別車輛，它具有不破壞路面、安裝方便等優(yōu)勢。

圖像采集之后是圖像預處理階段。通過灰度化處理，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，簡化后續(xù)處理；二值化則是把灰度圖像進一步轉(zhuǎn)化為只有黑白兩種顏色的圖像，突出車牌等關(guān)鍵信息。接著，車牌定位通過掃描圖像，運用顏色分割、邊緣檢測等技術(shù)，從復雜的背景中精準確定車牌的位置。

車牌分割環(huán)節(jié)，依靠先進的算法將車牌上的字符逐一分離。隨后的字符識別，會提取字符的特征，并與數(shù)據(jù)庫中的模板進行匹配，以此判別車牌號碼。例如傳統(tǒng)的模板匹配方法，對于規(guī)范的車牌能較好地比對識別；而如今深度學習技術(shù)在字符識別上得到廣泛應用，可直接識別字符序列，大大減少分割誤差，提高識別準確率。

在停車場場景中，入口攝像機識別車牌后判斷車輛類型，固定車輛自動開閘，臨時車輛按權(quán)限處理，若無法確認還可手動開閘。車輛駛過復位地感線圈，道閘自動放下。整個車輛識別控制系統(tǒng)高效、準確地實現(xiàn)車輛管理與控制，提升了通行效率與管理水平。