现在已经有许多小区和停车场等公共停车的地方抛弃了老式的需要人手工放行的道闸，而是开始使用无人值守就能自动放行的自动车牌识别系统，保安再也不用辛苦的登记放行，车主也不用再将手伸出窗外艰难的刷卡或是停车等待，那么车牌智能识别道闸到底是什么原理在工作呢？

   欧洲杯下单平台的车牌识别系统是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理， 从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。那么接下来电动车充电站就一步步为您解释，车牌识别道闸到底是怎么工作的呢？

   第一步：

   图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。

   第二步：

   预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

   第三步：

   车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。

   第四步：

   字符分割： 在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。

   第五步：

   字符识别： 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。

   最后一步：

   结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

   无人智能系统开发及应用市场刚刚起步，竞争相对较小，全国开发此类系统的企业屈指可数，诸多都处于模仿开发阶段，项目行业科技壁垒还未出现，昱瑾科技针对软硬件开发投入的资本、人力都让欧洲杯下单平台的电动车充电桩、自动车牌识别系统、停车机器人等这些无人系统遥遥领先。