车牌识别（License Plate Recognition，简称 LPR）技术以计算机视觉和模式识别为基础，通过图像采集、预处理、字符分割和字符识别四大主步骤，实现车牌信息的自动化提取。高清摄像头作为前端采集设备，利用光学成像原理捕捉车辆动态图像，帧率可达 25 帧 / 秒以上，确保快速行驶车辆的车牌清晰成像；图像预处理阶段，通过灰度化、滤波、二值化等算法去除噪声干扰，增强车牌对比度；字符分割技术则将车牌中的汉字、字母和数字逐一分离；，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，对分割后的字符进行特征提取与匹配，识别准确率超过 99%。车牌识别系统通常由前端摄像头、边缘计算单元和后端管理平台构成，支持车牌数据的实时处理、存储与查询，广泛应用于停车场管理、交通监控、智能物流等领域。景区摆渡车车牌识别，实现人车路协同，提升运营效率。无锡市地感线圈车牌识别SDK
为推动绿色交通发展，车牌识别系统与碳足迹追踪技术相结合。通过识别车辆车牌，关联车辆的类型、燃油消耗、行驶里程等数据，计算每辆车的碳排放量。交通管理部门可根据车牌识别的碳足迹数据，分析不同区域、不同时间段的交通碳排放情况，制定针对性的绿色交通政策，如对高排放车辆实施限行、推广新能源车辆等。同时，车牌识别数据还可用于评估交通节能减排措施的效果，为城市绿色交通规划提供数据支持，助力实现 “双碳” 目标，促进交通领域的可持续发展。盐城市地感线圈车牌识别算法选择好的车牌识别解决方案，提升车辆管理效率，打造智能化新场景。
在智能交通的车路协同体系中，车牌识别作为关键感知节点，与路侧单元（RSU）、车载终端（OBU）实现数据交互。当车辆进入识别区域，车牌识别系统不获取车牌信息，还将车辆速度、行驶方向等数据实时上传至路侧控制中心。通过与车路协同系统联动，可实现信号灯优先控制 —— 针对公交、急救等特种车辆，系统根据车牌信息提前调整前方信号灯配时，保障其快速通行；在拥堵路段，基于车牌识别的车流量数据，路侧系统可向车载终端推送好绕行路线。此外，车牌识别与自动驾驶车辆的 V2I（车与基础设施）通信结合，能为无人车提供准确身份验证与通行权限管理，推动智能交通系统向自动化、高效化迈进。
随着脑机接口技术的发展，车牌识别系统也迎来了新的交互方式。在特殊场景，如残障人士驾驶车辆、自动驾驶测试等情况下，车主或测试人员可通过脑机接口设备发送特定的思维指令，控制车牌识别系统的操作。例如，佩戴脑机接口头盔的残障车主，只需通过大脑想象 “识别车牌” 的指令，系统即可自动启动车牌识别功能，并将识别结果反馈至车辆控制系统，实现车辆的自动通行。脑机接口与车牌识别的结合，为特殊人群提供了更便捷、人性化的车辆管理方式，也为未来智能交通的交互模式创新提供了新方向。高效车牌识别，助力机场停车场管理，快速定位车辆，节省旅客时间。
为应对暴雨、暴雪、沙尘等极端恶劣天气对车牌识别的影响，研发出针对性的极端优化技术。在硬件方面，采用防水防尘等级达 IP68 的摄像头，并配备自动加热镜片，防止雨雪在镜头表面结冰或沙尘附着；在软件算法上，引入基于生成对抗网络（GAN）的图像修复技术，针对被雨水模糊、积雪覆盖的车牌图像，自动生成清晰的车牌内容。同时，利用毫米波雷达与车牌识别摄像头的数据融合，在能见度极低的情况下，通过雷达获取车辆轮廓信息辅助定位车牌位置，再结合图像增强算法进行识别。经测试，在沙尘暴天气（能见度低于 50 米）中，优化后的车牌识别系统仍能保持 85% 以上的识别准确率，有效保障恶劣天气下交通管理的正常运行。4S店部署车牌识别系统，智能迎宾导流，提升客户服务满意度。多车道车牌识别摄像头
景区年卡车辆车牌识别，实现VIP客户快速入园通道。无锡市地感线圈车牌识别SDK
为应对车辆倾斜、多角度拍摄等复杂情况，车牌识别引入三维建模与立体感知技术。通过双目摄像头或激光雷达获取车辆的三维点云数据，结合深度学习算法重建车牌的立体模型，准确定位车牌位置与角度。即使车辆在弯道行驶、侧方停车时，系统也能根据三维模型调整识别视角，将二维图像转换为标准视角下的车牌图像进行处理。三维建模还可用于检测车牌的立体形变，识别故意弯折、遮挡车牌的违规行为，相比传统二维识别技术，对复杂姿态车牌的识别准确率提升 30%，为交通执法提供更可靠的技术支持。无锡市地感线圈车牌识别SDK
