車牌識別（License Plate Recognition，簡稱 LPR）技術以計算機視覺和模式識別為基礎，通過圖像采集、預處理、字符分割和字符識別四大主步驟，實現車牌信息的自動化提取。高清攝像頭作為前端采集設備，利用光學成像原理捕捉車輛動態圖像，幀率可達 25 幀 / 秒以上，確保快速行駛車輛的車牌清晰成像；圖像預處理階段，通過灰度化、濾波、二值化等算法去除噪聲干擾，增強車牌對比度；字符分割技術則將車牌中的漢字、字母和數字逐一分離；，基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）模型，對分割后的字符進行特征提取與匹配，識別準確率超過 99%。車牌識別系統通常由前端攝像頭、邊緣計算單元和后端管理平臺構成，支持車牌數據的實時處理、存儲與查詢，廣泛應用于停車場管理、交通監控、智能物流等領域。?智能車牌識別，為城市交通管理提供有力支持，緩解擁堵，打造智慧出行。鹽城市無車牌識別誤識別率

為提升車牌識別在復雜環境下的準確性，采用多傳感器融合技術增強環境感知能力。車牌識別系統除攝像頭外，集成激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器等設備。激光雷達可獲取車輛的三維點云數據，精確測量車輛與識別設備的距離和角度，輔助車牌定位；毫米波雷達在雨霧天氣中能有效檢測車輛的速度和方位，彌補攝像頭在惡劣天氣下的不足；超聲波傳感器則用于近距離檢測車輛的存在，避免因車輛過近導致車牌識別盲區。多傳感器數據通過融合算法進行處理，相互補充和驗證，使車牌識別系統在各種環境條件下都能穩定、準確地工作，識別準確率提升至 99.5% 以上。?無錫市無車牌識別誤識別率車牌識別融入智能停車，實現自動計費、快速離場，提升用戶停車體驗。

智慧校園通過車牌識別技術構建安全、高效的車輛管理體系。在校園出入口，車牌識別系統自動識別教職工、學生家長車輛，聯動道閘快速放行；對于外來車輛，需提前在預約系統登記車牌，經審核通過后獲得臨時通行權限。車牌識別還與校園安防系統聯動，當黑名單車輛（如被禁止入校的車輛）出現時，系統立即報警并通知安保人員。此外，通過分析車牌識別數據，可統計校園內車輛流量、高峰時段，優化停車區域規劃，同時為校園交通安全管理提供數據支持，保障師生在校期間的人身安全。?

未來車牌識別將向多模態融合方向發展，結合多種傳感器與技術提升識別準確率和泛化能力。與 RFID 技術融合，可在惡劣天氣或車牌污損時通過電子標簽輔助識別；融合激光雷達數據，實現車輛三維建模，精確判斷車輛位置和行駛狀態；與衛星定位（如北斗系統）結合，為執法車輛提供準確的時空定位信息。此外，多模態融合還包括視覺與語音交互，例如通過語音播報車牌識別結果，或接收語音指令查詢車輛記錄。這些技術的融合使車牌識別系統從單一功能設備升級為智能交通感知節點，為自動駕駛、車路協同等新興領域提供基礎數據支持。?高效車牌識別，助力機場停車場管理，快速定位車輛，節省旅客時間。

在智能交通的車路協同體系中，車牌識別作為關鍵感知節點，與路側單元（RSU）、車載終端（OBU）實現數據交互。當車輛進入識別區域，車牌識別系統不獲取車牌信息，還將車輛速度、行駛方向等數據實時上傳至路側控制中心。通過與車路協同系統聯動，可實現信號燈優先控制 —— 針對公交、急救等特種車輛，系統根據車牌信息提前調整前方信號燈配時，保障其快速通行；在擁堵路段，基于車牌識別的車流量數據，路側系統可向車載終端推送好繞行路線。此外，車牌識別與自動駕駛車輛的 V2I（車與基礎設施）通信結合，能為無人車提供準確身份驗證與通行權限管理，推動智能交通系統向自動化、高效化邁進。?車牌識別在物流領域大顯身手，快速識別車輛信息，提升倉儲出入庫效率。揚州市停車場車牌識別攝像頭

地下車庫搭載車牌識別系統，實時監控車輛出入，讓停車管理更智能、更安全。鹽城市無車牌識別誤識別率

為滿足野外、偏遠地區等供電不便場景的需求，車牌識別推出低功耗嵌入式解決方案。采用低功耗的 ARM 處理器和用圖像識別芯片，優化算法降低運算功耗；攝像頭采用紅外低照度技術，減少補光能耗。系統支持太陽能供電和鋰電池儲能，通過智能電源管理模塊自動切換供電模式，確保設備在無市電環境下持續穩定運行。低功耗嵌入式車牌識別設備體積小巧、安裝便捷，廣泛應用于野生動物保護區車輛監測、偏遠公路交通流量統計等場景。例如，在某自然保護區，低功耗車牌識別設備連續工作 365 天，準確記錄出入車輛信息，為保護區管理提供數據支持，同時降低運維成本。?鹽城市無車牌識別誤識別率