車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是一種通過(guò)圖像處理、模式識(shí)別等技術(shù)，對(duì)汽車(chē)車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行識(shí)別的系統(tǒng)。它廣泛應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)管理、高速公路收費(fèi)、交通違章處理等領(lǐng)域，為交通管理和安全提供了有效的手段。下面是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)解析。

1、圖像采集技術(shù)：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)需要采集車(chē)輛行駛時(shí)的車(chē)牌圖像，這就需要使用相應(yīng)的攝像設(shè)備進(jìn)行圖像采集。采集的車(chē)牌圖像應(yīng)該具有清晰度高、噪聲少、色彩還原度高等特點(diǎn)。目前常用的車(chē)牌圖像采集設(shè)備包括CCD攝像機(jī)、CMOS攝像機(jī)、DVR等。

2、圖像預(yù)處理技術(shù)：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在進(jìn)行車(chē)牌圖像的識(shí)別前，需要對(duì)采集到的車(chē)牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，以提高識(shí)別率和穩(wěn)定性。預(yù)處理技術(shù)包括圖像增強(qiáng)、圖像二值化、噪聲去除、特征提取等。其中，圖像增強(qiáng)和二值化可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使車(chē)牌字符更加清晰；噪聲去除可以消除圖像中的噪聲干擾；特征提取可以提取車(chē)牌字符的特征信息，為后續(xù)的識(shí)別算法提供輸入。

3、特征匹配技術(shù)：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)比對(duì)車(chē)牌圖像中提取的特征信息，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。常用的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB、BRISK等。這些算法都是基于圖像特征的描述方法，通過(guò)對(duì)圖像的描述特征進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。

4、字符分割技術(shù)：在特征匹配過(guò)程中，需要將車(chē)牌字符分割成獨(dú)立的部分，以便進(jìn)行后續(xù)的識(shí)別。常用的字符分割算法包括基于圖像特征的分割算法、基于模板匹配的分割算法、基于閾值分割的分割算法等。

5、模型識(shí)別技術(shù)：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中，識(shí)別的關(guān)鍵在于構(gòu)建模型，將車(chē)牌字符與車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行對(duì)應(yīng)。常用的模型識(shí)別算法包括隱馬爾可夫模型（HMM）、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）等。這些算法都是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)對(duì)大量車(chē)牌圖像的訓(xùn)練，建立模型，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。

總之，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是一種復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及到多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，為車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的性能提高和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大提供了保障。