車輛識別終端的工作原理是一個涉及多環(huán)節(jié)的復(fù)雜過程，涵蓋車輛檢測、圖像采集、處理及字符識別等。車輛檢測環(huán)節(jié)通過埋地線圈、紅外等多種方式感知車輛到來并觸發(fā)圖像采集。采集后的圖像經(jīng)灰度化、降噪等預(yù)處理操作提升質(zhì)量，接著利用特定算法定位車牌、分割字符，最后將提取的字符特征與數(shù)據(jù)庫模板匹配判別，識別出的車牌號碼以文本形式輸出展示給用戶 。

在車輛檢測方面，埋地線圈檢測是通過車輛經(jīng)過時引起的電磁感應(yīng)變化來感知車輛。當(dāng)車輛進入埋地線圈上方，線圈的電感值發(fā)生改變，從而觸發(fā)相關(guān)設(shè)備開始工作。紅外檢測則是利用紅外傳感器發(fā)射和接收紅外線，當(dāng)車輛遮擋紅外線時，傳感器接收到的信號變化，以此判斷車輛的到來。這兩種方式都能精準(zhǔn)地觸發(fā)圖像采集環(huán)節(jié)。

圖像采集時，攝像頭等設(shè)備發(fā)揮關(guān)鍵作用。為獲取清晰、多方位的車輛圖像，要合理設(shè)置攝像頭位置，確保能完整捕捉車牌等關(guān)鍵信息，同時還要考慮光照條件。采集到的圖像往往存在各種干擾因素，所以圖像預(yù)處理必不可少?；叶然軐⒉噬珗D像轉(zhuǎn)化為便于處理的灰度圖像，二值化則進一步突出圖像中的關(guān)鍵信息，降噪處理可以去除圖像中的噪點，提升圖像的清晰度和質(zhì)量。

車牌定位與分割是識別的重要步驟。利用水平和垂直掃描方法，能準(zhǔn)確確定車牌在圖像中的位置。之后，依靠先進的算法把車牌中的每個字符分離出來，為后續(xù)的字符識別做好準(zhǔn)備。字符識別階段，提取字符的特征，并與數(shù)據(jù)庫中的模板進行匹配判別，就能準(zhǔn)確識別出車牌上的字符。

最后，識別出的車牌號碼以文本形式輸出，展示給用戶。整個過程環(huán)環(huán)相扣，精準(zhǔn)高效，為交通管理、停車場管理等提供了極大的便利，提升了車輛通行效率和管理的智能化水平。