如今我们在一些企事业单位、停车场、学校、小区、物流园区、工厂、公园、工地、社区等出入口都会发现车牌识别系统及广告道闸设备+智能人脸识别门禁系统，这一套完整的系统一方面满足了对进出停车场的车辆进行识别，收费管理，同时也在很大程度上方便企业管理和访客拜访，提升用户体验的同时也能显著提高企业的竞争力。当车辆驶入车牌识别区域，系统会自动判断车辆是否属于本单位，并对非内部车辆收取自动计时费或提示禁止出入等功能，内部车辆提前将车辆信息输入系统，进出无需使用人工登记等繁琐的核验流程，实现不停车自动抬杆通行，整个过程无需人工干预，有效避免拥堵，大大提高通行效率。对外来车辆，自动识别车牌后需通过门岗审核确认后放行，也可提前在系统中输入来访信息及车牌号码，车辆通过识别区域将会自动放行，并对其出入信息进行自动记录，方便后期进行后台查询，智慧出入口自动管理控制系统即节省了人力，又实现降本增效、提高车辆及行人的进出管理效率。
作为车主的我们如今在很多停车场停车的时候已经很难遇到那种传统的取刷卡或者人工收费的情况了，因为随着停车场管理系统的不断升级以及智能车牌识别系统的广泛应用基于智能车牌识别具有识别率高、车辆通行速度快、管理方便等特点，被很多停车场管理方认可，车牌识别系统与刷卡系统相比，功能上优化了许多，让车主在行车入场的时候省去了取卡和刷卡的环节，施工方在安装设备的时候也更加简单，后期的维护工作也更为方便。那么传统的刷卡或者人工停车场管理方在进行系统升级改造成车牌识别系统时，应根据停车场自身情况和项目预算选择，停车场可以保留原有的道闸系统，但是作为车牌识别系统的核心设备控制机和软件系统必须要替换成的系统。
开车的朋友知道，无论我们是去停车场还是上下高速公路，只要有摄像头和栏杆的地方必然是有对车牌有识别的需求，这么这些车牌识别系统的识别过程是怎样呢？它识别原理又是什么呢？在讨论车牌识别过程之前，作者应该首先说，高速十字路口的ETC是一种依赖于RFID技术的电子识别装置。这种识别技术是通过识别粘贴在汽车前挡风玻璃或其他电子标签上的电子标签来识别和收费的。因此，ETC和车牌识别系统是两个系统，因为车牌识别系统不承担充电和消耗功能，所以ETC出现在历史时刻。ETC电子车牌、缴费系统
另一个原因是，当速度较高时，车牌识别系统相机拍摄的照片会影响识别。如果安装高速摄像头（每秒可以拍摄的帧数远远大于24帧），成本将非常高，不利于普及。
车牌识别系统的工作过程，讲述过程中我们尽量不使用专业术语，以求让大家能够更容易理解，我们总结了八个点方便大家来清楚的了解：
1、车辆识别
当然，在拍照之前，有必要确定车辆确实进入了摄像机的焦距位置，而车牌识别系统将收集车辆的图像。因此，识别车辆是车牌识别的步。那么，如何识别车辆呢？
有很多方法，其中红外法是常用的方法。因为相机和系统被动地收集数据，所以它不知道什么时候拍照。当车辆进入拍摄区域时，红外线将被车辆阻挡。此时，相机和系统将拍摄车辆的照片，以便后续的车牌识别。当然，这种简单的红外检测是否有车辆进入，人或其他物体阻挡红外线，也会导致拍照。
带红外探测的摄像头
幸运的是，为了检测车辆是否进入范围或其他异物，将根据车辆的宽度设置红外设备。多条红外线被堵塞，宽度与车辆一致，这将导致拍照。
第二种方法是软件识别，相机不断拍照，交给系统判断。这个原则很简单，因为当没有车辆时，照片是固定的。白天，晚上，雨，阴天等等。有了基本的地图，你可以区分是否有车辆进入地图。
有人说这样的容错率太低，容易出错。是的，这真的很容易出错，所以软件了更深入的技术：车辆轮廓识别。车辆轮廓识别的轮廓识别原理与车牌识别的轮廓识别原理相同。请参考以下车牌轮廓识别部分。
2、拍照
这一步很容易理解，为进入有效焦距范围的车辆拍照。车牌识别系统的软件端将根据车辆进入的视频截取图片或直接拍照。获取照片后，提供给识别系统备用。
3、图片初级处理——灰度化、二值化
众所周知，灰色是白色和黑色之间的颜色，灰色的深度是不同的，所以白色和黑色之间有很多灰色。一旦有更多的颜色，电脑就会眼花缭乱。因此，简单地将图片转换为二级。什么是二级？也就是说，图片只有黑色和白色，也就是说，只有两个颜色值。顾名思义，将图片变成黑白的过程是二级的。另一个生动的比喻是熊猫！在计算机RGB颜色空间中，白色为255，黑色为0，其他颜色在0-255之间。
灰度化和二值化后的车辆图片
有人问，红色是白色还是黑色？黄色是白色还是黑色？不要问，在二值化的过程中，我们会根据设定的值来判断图片中的每个像素，比如160以上的白色，160以下的黑色。
4、图片降噪
什么是降噪？就像你在说话一样。你旁边的一直在吱吱作响。此时，当你与邻居交谈时，你应该注意区分电锯噪音或邻居所说的话。
二值化图片降噪
同样，在图片二值化之后，照片中可能有红色、橙色、黄色、绿色、靛蓝和紫色。如果你有一两个值，不同的颜色深度自然会出现黑白斑点。因此，我们应该根据这些斑点的颜色偏差和数量来决定是否给它们反色。也就是说，白色变成黑色，黑色变成白色。
5、图形检索，定位车牌
在这一步的图像处理中，重点是车牌检索。使用大脑的朋友可能已经意识到车牌是一个常规的矩形。我们只需要在两值之后在图片中找到矩形。问题是，你在寻找矩形。问题是一些车辆的热窗是矩形的。那些喜欢动脑筋的人已经注意到，车牌的长宽比不同于车身其他部位的形状和长宽比。
如果我们掌握了上述基本知识，我们将更接近找到车牌。计算机从左到右、从上到下扫描整个二级图像，并记录所有颜色从黑色到白色或从白色到黑色的像素。然后根据这些像素计算哪个区域是矩形并符合车牌比例。从原图截取车牌
如何判断它是否是车牌？这很简单。扫描该区域的另一波。因为这是一张二元图片，如果有车牌号，就会有黑白变化，尤其是垂直方向。这样，我们可以缩小范围，快速找到车牌。
6、车牌字符切割
在后一步中，我们成功地找到了车牌，并将其从原始图片（而不是二值图片）中截取出来。在上一步中，对截取的车牌图片进行灰度、二值和降噪处理，尤其是边缘降噪。如果降噪后干扰噪声仍然相对较大，可以使用腐蚀和膨胀算法来模糊噪声。
如果降噪后的车牌图片有倾斜现象，就需要对图片做错切变换（就是倾斜角度调整）。我们知道，有些车牌是上下结构的，这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连，如果不粘连，那就是上下结构车牌。如果不是上下结构，那就是单行结构的新车牌。二值化后的车牌(省别模糊处理了)
接下来，我们根据每个字符的宽度对扫描的二值车牌进行纵向切割。这很容易理解，因为车牌图像是二等的，所以车牌字符要么是白色的，要么是黑色的，要么是白色的，很容易得到字符的高度和宽度。切割是基于此，将车牌的所有字符切割成单个字符。
车牌字符切割后，调整为与车牌字符模板库大小近似且宽度小于模板库字符大小的图片。
7、准备好车牌字符模板库
车牌字符模板库可以事先用PS或者其他软件AI、CorlDraw等制作好，网络上有车牌字体下载。车牌字符库
也可以通过不断拍照车辆获取，这个过程就是机器学习的过程。目的就是获得车牌省别、军、警、学、使领馆等的汉字，26个英文大写字母，和0-9的10个数字。
8、车牌文字识别
接下来，将被切割的图片存入一个数组A内，将模板库的图片存入一个数组B。将两列数组逐个比对，找出相似度的模板图片，并把它们记录在一个新的数组C内。当然，我们有意地过滤了车牌中的圆点。