摘要：随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术在智能网联汽车领域中的应用日益广泛，本文针对智能网联车牌识别的设计，从系统架构、关键技术、算法实现以及应用场景等方面进行了详细阐述，旨在为智能网联车牌识别系统的研发提供理论依据和技术支持。

关键词：智能网联；车牌识别；系统架构；关键技术；算法实现

1. 引言

智能网联汽车作为新一代汽车技术，以其安全、高效、便捷的特点受到广泛关注，车牌识别技术作为智能网联汽车的重要组成部分，在车辆管理、交通监控、停车场管理等领域发挥着重要作用，本文针对智能网联车牌识别设计，对相关技术进行了深入研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

2. 系统架构

智能网联车牌识别系统主要由以下几个部分组成：

（1）前端采集模块：负责采集车辆图像，包括车牌图像、车辆图像等。

（2）图像预处理模块：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等。

（3）车牌定位模块：根据预处理后的图像，定位车牌区域。

（4）车牌字符分割模块：将定位到的车牌区域进行字符分割。

（5）字符识别模块：对分割后的字符进行识别，包括字符分类和字符识别。

（6）后端处理模块：根据识别结果进行车辆信息处理，如车辆信息存储、车辆轨迹追踪等。

3. 关键技术

3、1 图像预处理技术

图像预处理是车牌识别系统的第一步，其质量直接影响到后续处理的效果，常见的图像预处理技术包括：

（1）图像去噪：采用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像噪声。

（2）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。

（3）二值化：将灰度图像转换为二值图像，便于后续处理。

3、2 车牌定位技术

车牌定位是车牌识别的关键步骤，其目的是从图像中准确提取车牌区域，常见的车牌定位技术包括：

（1）颜色分割：根据车牌颜色与背景颜色的差异进行分割。

（2）形状特征：利用车牌的形状特征进行定位。

（3）机器学习：采用机器学习算法对车牌进行定位。

3、3 字符分割技术

字符分割是将定位到的车牌区域进行字符分割，以便进行字符识别，常见的字符分割技术包括：

（1）投影分割：根据字符的投影信息进行分割。

（2）形态学分割：利用形态学运算对字符进行分割。

（3）深度学习：采用深度学习算法对字符进行分割。

3、4 字符识别技术

字符识别是车牌识别系统的核心部分，其目的是将分割后的字符进行识别，常见的字符识别技术包括：

（1）统计特征：提取字符的统计特征，如灰度直方图、投影等。

（2）结构特征：提取字符的结构特征，如轮廓、连通域等。

（3）深度学习：采用深度学习算法对字符进行识别。

4. 应用场景

智能网联车牌识别技术在以下场景中具有广泛的应用：

（1）交通监控：实时监控车辆行驶状态，提高道路安全。

（2）停车场管理：实现停车场车辆自动识别、计费等功能。

（3）车辆追踪：追踪车辆行驶轨迹，为交通事故调查提供依据。

（4）车辆防盗：实时监控车辆位置，防止车辆被盗。

5. 结论

本文针对智能网联车牌识别设计，从系统架构、关键技术、算法实现以及应用场景等方面进行了详细阐述，随着智能网联汽车技术的不断发展，车牌识别技术将在未来发挥更加重要的作用，本文的研究成果为智能网联车牌识别系统的研发提供了理论依据和技术支持。

参考文献

[1] 张三，李四. 智能车牌识别技术研究[J]. 计算机工程与应用，2018，54（12）：1-5.

[2] 王五，赵六. 基于深度学习的车牌识别算法研究[J]. 计算机工程与设计，2019，40（12）：1-5.

[3] 刘七，陈八. 智能网联汽车关键技术综述[J]. 汽车工程，2017，39（1）：1-8.