本文目录导读：
随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为智能交通领域的重要组成部分，已成为提高交通管理效率、保障交通安全的关键技术，本文对车牌识别技术的基本原理、发展历程、应用领域及未来发展趋势进行了综述，旨在为相关研究人员提供参考。
关键词：车牌识别；智能交通；图像处理；模式识别
车牌识别技术是利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术在车辆行驶过程中自动识别车辆牌照的技术，自20世纪90年代以来，车牌识别技术在我国得到了快速发展，并在智能交通、停车场管理、交通安全等领域得到了广泛应用，本文将从车牌识别的基本原理、发展历程、应用领域及未来发展趋势等方面进行综述。
车牌识别基本原理
车牌识别技术主要包括以下几个步骤：
1、图像采集：通过摄像头等设备获取车辆牌照图像。
2、图像预处理：对采集到的车牌图像进行灰度化、二值化、噪声去除等处理，提高图像质量。
3、车牌定位：根据图像预处理后的结果，确定车牌在图像中的位置。
4、车牌字符分割：将定位后的车牌图像分割成单个字符图像。
5、字符识别：对分割后的字符图像进行特征提取和分类，识别出字符。
6、车牌号码识别：将识别出的字符组合成完整的车牌号码。
车牌识别发展历程
1、早期阶段：20世纪90年代，车牌识别技术主要以人工识别为主，依赖于大量的样本训练和经验积累。
2、中期阶段：20世纪90年代末期至21世纪初，随着计算机视觉、图像处理等技术的发展，车牌识别技术逐渐从人工识别转向自动化识别。
3、现阶段：近年来，随着深度学习、大数据等技术的兴起，车牌识别技术取得了显著进展，识别速度和准确率不断提高。
车牌识别应用领域
1、智能交通：在高速公路、城市道路等交通场景中，车牌识别技术可用于交通流量监测、违章抓拍、电子收费等。
2、停车场管理：通过车牌识别技术，实现停车场出入车辆自动识别、计费、车位管理等功能。
3、交通安全：在交通事故调查、车辆追逃等领域，车牌识别技术可用于快速定位车辆，提高案件侦破效率。
4、防止非法入侵：在重要场所，如军事基地、政府机关等，车牌识别技术可用于车辆进出管理，防止非法入侵。
未来发展趋势
1、深度学习技术在车牌识别中的应用：随着深度学习技术的不断发展，其在车牌识别领域的应用将更加广泛，提高识别速度和准确率。
2、大数据与车牌识别的融合：通过大数据分析，实现车牌识别与交通流量、违章信息等数据的深度融合，为交通管理提供更全面、准确的决策支持。
3、车牌识别与其他技术的结合：将车牌识别技术与人工智能、物联网等技术相结合，实现更智能的交通管理和服务。
4、车牌识别系统性能的提升：不断提高车牌识别系统的鲁棒性、抗干扰能力，适应复杂多变的交通环境。
车牌识别技术作为智能交通领域的重要组成部分，具有广泛的应用前景，随着相关技术的不断发展，车牌识别技术将在未来发挥更大的作用，为我国智能交通事业的发展贡献力量，本文对车牌识别技术的基本原理、发展历程、应用领域及未来发展趋势进行了综述，旨在为相关研究人员提供参考。