停车场车牌识别系统技术发展至今已是相当的成熟了，但是在停车行业还是有很多人对于这种产品的核心技术不是很明白。到底关于车牌识别系统的关键技术是什么样的呢？下面就由科马来给大家系统的介绍一下关于车牌识别系统：

   停车场车牌识别系统是典型的光电一体化的智能产品，涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。先从技术流程来看：车牌识别系统按触发方式不同可分为视频触发和外触发；按成像条件可分为可见光成像和红外成像；按运行平台不同可分为硬件式和软件式。不同的技术路线决定了系统的性能和使用条件。

   无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。一次完整的识别处理流程。

　　车牌识别系统运行时，光学系统要经过事先调整，使到达指定位置的车牌成像最清晰且成像大小、方位符合要求。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。

　　这是一个典型的图像识别流程，但由于应用的要求和实际运行条件的影响，其中许多环节还会有特殊的要求。

　　那么车牌识别系统的关键技术是什么呢？

　　1、触发技术：触发可以看做是车牌识别系统的开关。当触发系统被启动时，系统就认为车牌到达了最佳的成像位置，这时便开始拍摄图像（即所谓的抓拍），并进行处理。这要求触发系统具备以下性能：

　　● 高可靠性 不能漏报，也不能误报。漏报会导致车辆经过时系统不动作，更谈不上识别了;误报则会造成系统误动。

　　● 响应速度快 车辆处于运动状态中，如果触发响应过慢，容易导致抓拍位置不准确。

　　● 定位准确 由于成像系统的镜头景深有限，只有在预先设定的抓拍位置附近才能清晰成像，过近或过远都会导致成像模糊。因此，要求触发系统能定位准确。

　　2、图像采集

3、图像预处理与车牌定位

4、字符识别

　　5、辅助光源

　　6、嵌入式系统与DSP

　　7、数据接口和管理软件开发

　　以上是关于车牌识别系统的关键技术的相对介绍，那么未来的车牌识别系统技术发展又会是一个怎么样的呢？可以肯定的是计算机软硬件技术的飞速发展为车牌识别技术的进步提供了强大的动力。车牌识别技术中如下环节的必定将会形成一个趋势：

　　● 核心识别算法

　　● 图像采集设备

　　● 辅助照明设备

　　● 体系结构

　　除了以上四个点之外，还有一个视频测速是另一个值得关注的方向。目前采用的测速手段多为雷达测速，设备昂贵，并存在着测速与车对应错误的问题。停车场系统在基于视频触发的车牌识别系统中，应用计算机视觉中的视频运动分析技术，可以准确地测得车牌的运动速度，给车牌识别系统增加测速功能，成为一种很有吸引力的电子警察产品。