车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽照从复杂背景中提取并识别出来，通过提取、图像预处理、特征提取、字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。提供停车场车牌识别系统定做及维护安装,欢迎来电咨询!
车牌识别系统的功能包括：
1. 检测：系统能够自动检测图像或视频中的位置，并进行准确的定位。
2. 车牌识别：系统能够对图像进行处理和分析，识别出号码。
3. 字符分割：对号码进行字符分割，将每个字符分离出来，以便后续的字符识别。
4. 字符识别：对分割后的字符进行识别，将每个字符转化为对应的文字或数字。
5. 类型识别：系统能够判断的类型，例如普通、新能源、等。
6. 颜色识别：系统能够识别的颜色，例如蓝色、黄色、绿色等。
7. 车型识别：系统能够通过车牌识别结果，判断车辆的、型号等信息。
8. 车辆追踪：系统能够通过车牌识别结果，对车辆进行追踪和监控，实现车辆的实时跟踪。
9. 数据存储和管理：系统能够将识别结果进行存储和管理，方便后续查询和分析。
10. 报警和告警：系统能够根据设定的规则，对异常或可疑车辆进行报警和告警，提供安全保障。
车牌识别系统的原理是通过图像处理和模式识别技术，对车辆的图像进行分析和提取，从中识别出的位置和内容。
具体的原理包括以下几个步骤：
1. 图像获取：通过摄像头或其他图像采集设备获取车辆的图像。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 定位：通过图像处理算法，对预处理后的图像进行分析和处理，找到图像中可能存在的位置。常用的定位方法包括颜色特征法、边缘检测法等。
4. 字符分割：对定位到的图像进行字符分割，将上的字符分离开来。字符分割的方法有基于边缘检测的方法、基于颜色特征的方法等。
5. 字符识别：对分割出的字符进行特征提取和模式识别，将字符识别为相应的数字或字母。常用的字符识别方法包括基于模板匹配的方法、基于网络的方法等。
6. 车牌识别：将识别出的字符按顺序组合起来，得到完整的号码。根据号码的格式和规则，对识别结果进行校验和纠正，以提高识别的准确性。
7. 结果输出：将识别出的号码输出到显示屏、数据库或其他设备，以实现车牌识别系统的应用。
需要注意的是，车牌识别系统的准确性和鲁棒性受到多种因素的影响，如光照条件、遮挡、变形等，因此在实际应用中需要进行算法优化和系统调试，以提高系统的性能和可靠性。
