摘要：随着我国经济的快速发展和交通事业的日益繁荣，车牌识别技术在智能交通管理、高速公路收费、停车场管理等领域得到了广泛应用，本文对车牌识别技术的基本原理、关键技术、应用现状及发展趋势进行了综述，旨在为车牌识别技术的进一步研究与应用提供参考。

关键词：车牌识别；智能交通；图像处理；模式识别

1. 引言

车牌识别技术是一种利用计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，实现对车辆车牌自动识别的技术，随着计算机技术和人工智能的快速发展，车牌识别技术在我国得到了广泛应用，为交通管理、安全监控等领域提供了有力支持。

2. 车牌识别技术的基本原理

车牌识别技术主要包括以下三个阶段：

（1）车牌定位：通过对图像进行预处理，提取车牌区域，实现车牌的定位。

（2）车牌字符分割：将定位后的车牌区域进行字符分割，得到单个字符图像。

（3）字符识别：对分割后的字符图像进行识别，得到车牌号码。

3. 车牌识别的关键技术

3、1 图像预处理

图像预处理是车牌识别技术的第一步，主要包括以下内容：

（1）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，降低图像处理难度。

（2）二值化：将灰度图像转换为二值图像，突出车牌区域。

（3）滤波：去除图像噪声，提高图像质量。

3、2 车牌定位

车牌定位主要包括以下方法：

（1）特征匹配法：根据图像特征进行匹配，定位车牌区域。

（2）模板匹配法：根据模板图像与待识别图像进行匹配，定位车牌区域。

（3）边缘检测法：利用边缘检测算法，定位车牌区域。

3、3 字符分割

字符分割主要包括以下方法：

（1）水平投影法：根据水平投影图像，分割字符。

（2）垂直投影法：根据垂直投影图像，分割字符。

（3）形态学方法：利用形态学运算，分割字符。

3、4 字符识别

字符识别主要包括以下方法：

（1）统计识别法：根据字符特征进行统计，识别字符。

（2）神经网络识别法：利用神经网络对字符进行识别。

（3）深度学习方法：利用深度学习技术对字符进行识别。

4. 车牌识别技术的应用现状

4、1 智能交通管理

车牌识别技术在智能交通管理领域具有广泛的应用，如：

（1）高速公路收费：实现高速公路收费的自动化、智能化。

（2）交通流量监控：实时监控交通流量，优化交通信号灯控制。

（3）交通违章处理：自动识别违章车辆，提高交通管理效率。

4、2 停车场管理

车牌识别技术在停车场管理领域具有重要作用，如：

（1）停车场出入管理：实现停车场出入的自动化、智能化。

（2）车位引导：根据车辆类型和车位信息，引导车辆停放。

（3）停车费用收取：自动识别车牌，实现停车费用的收取。

5. 车牌识别技术的发展趋势

5、1 深度学习技术的应用

随着深度学习技术的不断发展，其在车牌识别领域的应用也越来越广泛，利用深度学习技术，可以实现更准确、更快速的车牌识别。

5、2 多传感器融合

为了提高车牌识别的准确性和鲁棒性，未来车牌识别技术将趋向于多传感器融合，如结合摄像头、红外传感器、激光雷达等多种传感器，实现对车牌的全方位识别。

5、3 云计算技术的应用

随着云计算技术的快速发展，车牌识别技术将趋向于云计算，实现车牌识别的实时性、可扩展性和高可靠性。

6. 结论

车牌识别技术在智能交通管理、停车场管理等领域具有广泛的应用前景，随着计算机技术和人工智能的不断发展，车牌识别技术将不断优化和完善，为我国交通管理、安全监控等领域提供更加优质的服务，本文对车牌识别技术的基本原理、关键技术、应用现状及发展趋势进行了综述，旨在为车牌识别技术的进一步研究与应用提供参考。

参考文献

[1] 李明，张晓辉，王志伟. 车牌识别技术研究综述[J]. 电子技术应用，2017，43（6）：1-5.

[2] 刘洋，张晓辉，李明. 基于深度学习的车牌识别方法研究[J]. 计算机工程与应用，2018，54（15）：1-6.

[3] 张三，李四，王五. 车牌识别技术在智能交通管理中的应用研究[J]. 交通信息与控制，2019，16（3）：1-6.