当车辆驶入停车场出入口，重庆车牌识别系统在1秒内完成“捕捉-分析-识别”的全流程，看似简单的瞬间，实则是光学技术与人工智能算法的精密协作。这一过程可拆解为五个连贯步骤，每个环节都有独特的技术逻辑支撑。

一、触发与图像采集：精准捕捉识别目标

车辆靠近出入口时，地感线圈或视频动态监测装置首先“感知”到金属物体或移动物体，立即向系统发送触发信号。此时，高清摄像头（200万像素以上）在0.1秒内完成对焦，配合智能补光系统拍摄图像——白天用LED补光增强车牌与背景的对比度，夜间自动切换为红外补光，避免强光直射造成的车牌过曝。

摄像头的安装角度经过精密计算，通常与车辆行驶方向成30°-45°夹角，确保车牌在画面中占据1/5-1/3比例，且字符无明显变形。重庆等坡道停车场会特别调整镜头俯仰角，抵消路面倾斜对成像的影响。

二、图像预处理：消除干扰优化质量

原始图像常因光线、天气、污渍等存在噪声，预处理环节如同“修图师”，通过多重算法净化画面：

去噪处理：用高斯滤波去除雨雪、灰尘造成的斑点噪声，保留车牌字符边缘；

灰度化与对比度增强：将彩色图像转为黑白，通过直方图均衡化技术，让模糊的字符轮廓变得清晰；

几何校正：对因拍摄角度导致的倾斜车牌，通过透视变换算法“拉正”，使字符保持水平排列，避免后续识别出错。

三、车牌定位与分割：从复杂背景中“揪出”目标

停车场环境中，车牌常被车身广告、树木阴影等遮挡，定位算法需像“侦探”般锁定目标：

特征检索：系统依据车牌的固定特征（如蓝底白字的颜色组合、440×140mm的标准尺寸、字符间的间隔规律），从复杂背景中框选出可能的车牌区域；

边缘检测：通过Sobel算子识别车牌四周的矩形边框，排除形状不规则的干扰区域；

字符分割：定位成功后，算法按字符间距自动切割出7个独立字符（如“渝A・12345”分割为“渝”“A”“1”“2”“3”“4”“5”），为下一步识别做准备。

四、字符识别：AI模型的“认字”过程

分割后的字符将交由深度学习模型“辨认”，这是系统的核心环节：

特征提取：卷积神经网络（CNN）逐层分析字符的笔画粗细、拐角角度等细节，将物理特征转化为数学向量；

模板匹配：系统调用内置的字符数据库（包含34个省份简称、26个字母、10个数字的标准模板），通过向量比对找到最相似的字符；

纠错机制：对模糊字符，系统结合上下文逻辑判断（如省份简称后必为字母），降低误识率。例如将模糊的“8”与“B”比对时，结合前位字符“粤”，优先判定为“B”。

五、结果输出与联动：从识别到应用

识别结果（完整车牌号码）会实时传输至管理系统，与数据库中的白名单、黑名单比对：

若为登记车辆，立即向道闸发送抬杆指令，同时记录入场时间；

若为异常车辆（如欠费、黑名单），系统触发报警并显示“请联系管理员”；

识别失败时（概率低于0.5%），自动切换至人工审核界面，管理人员可手动输入车牌。

停车场重庆车牌识别系统的本质，是将物理世界的车牌信息转化为计算机可理解的数字信号。从光学成像的精准捕捉，到算法对图像的智能处理，再到AI模型的字符解码，每个环节的技术优化都在推动识别速度与准确率的提升——如今主流系统已能实现99.8%的识别率，且响应时间控制在0.3秒内，让车辆通行如“刷脸”般顺畅。