车牌识别是一种计算机视觉技术，用于自动检测和标识道路上的。它广泛应用于交通管理、安全管理等领域中，例如智能停车系统等场景应用。
其基本原理是利用数字图像处理技术和机器学习算法对摄像头拍摄到的路面画面进行实时分析和处理，从众多信息中发现机动车号牌并对其进行定位与识读，同时将相关信息传输至中央管理系统进行处理和应用。
车牌自动识别系统设计思路可以分为以下几个步骤：
1.图像预处理。首先需要对摄像头采集的实时视频流进行预处理，包括去噪、灰度化等操作以提高后续的车牌字符分割和特征提取效率；同时将彩片转换为二值化的黑白图以简化数据结构并提高系统的鲁棒性。这一步通常由数字信号处理器（DSP）或计算机视觉软件完成。
2.车牌定位与切割。在完成了对原始影像的处理后，需要确定出牌照的位置并将其从原图中分离出来以便于进一步分析。这可以通过使用边缘检测算法如Canny算子或者霍夫线变换实现。这个过程同样可以在服务器上运行，通过输入的视频串口监控画面并进行相关计算和处理得到结果输出到前端设备中显示。
车牌自动识别系统是一种智能交通技术，它利用计算机图像处理技术和模式识别的理论和方法。通过对视频监控道路的实时画面进行分析和判断，以实现对过往车辆的有效管理、跟踪和维护的目的。
该系统的应用范围广泛且复杂：既可以应用于高速公路收费站车道中实现自动化计费，也可以部署在卡口点进行流量统计；既可以在桥梁隧道进出口安装抓拍设备对进出桥隧的机动车拍摄照片并记录相关信息实施安全管理，还可以用于部门布控缉查等业务工作等等。总之,只要需要管理和控制机动车辆通行的场所或路段都可以考虑使用这种系统。
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