車輛識(shí)別原理主要基于圖像識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)算法以及多種車輛檢測(cè)技術(shù)。車輛檢測(cè)技術(shù)，像埋地線圈、紅外、雷達(dá)、視頻檢測(cè)等，能實(shí)時(shí)感知車輛的到來(lái)并觸發(fā)圖像采集。圖像采集后，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理、車牌定位、字符分割與識(shí)別等一系列操作，將車牌字符轉(zhuǎn)化為文本。而計(jì)算機(jī)算法則貫穿其中，保障整個(gè)識(shí)別過(guò)程高效準(zhǔn)確地運(yùn)行。

埋地線圈檢測(cè)技術(shù)，是通過(guò)在地面下埋設(shè)感應(yīng)線圈，當(dāng)車輛經(jīng)過(guò)時(shí)，線圈的電感值發(fā)生變化，從而檢測(cè)到車輛。這種技術(shù)穩(wěn)定可靠，但路面施工會(huì)對(duì)其造成一定影響。紅外檢測(cè)則利用紅外線的反射原理，感知車輛的靠近，具有安裝簡(jiǎn)便的優(yōu)點(diǎn)。雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)運(yùn)用雷達(dá)波探測(cè)車輛，精度較高，能適應(yīng)不同的天氣狀況。視頻檢測(cè)技術(shù)憑借攝像頭捕捉車輛圖像，不僅無(wú)需破壞路面，還能提供豐富的車輛信息，在如今應(yīng)用廣泛。

圖像識(shí)別技術(shù)在車輛識(shí)別中起著關(guān)鍵作用。圖像采集后，首先進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)降噪、增強(qiáng)對(duì)比度等操作，消除圖像中的干擾因素，提升圖像質(zhì)量。接著是車牌定位，利用顏色分割、邊緣檢測(cè)等技術(shù)，精準(zhǔn)找到車牌的位置。之后進(jìn)行字符分割，將車牌上的字符區(qū)分開(kāi)來(lái)。最后，通過(guò)字符識(shí)別技術(shù)，提取字符特征并與數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板進(jìn)行匹配，從而判別車牌號(hào)碼。

計(jì)算機(jī)算法為車輛識(shí)別保駕護(hù)航。車牌定位時(shí)，基于顏色特征通過(guò)HSV色彩空間分析鎖定車牌區(qū)域，利用深度學(xué)習(xí)模型如CNN提取紋理特征，以適應(yīng)復(fù)雜背景。字符識(shí)別方面，傳統(tǒng)方法采用模板匹配比對(duì)字符，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)能直接識(shí)別字符序列，大大提升了模糊字符的識(shí)別率。

總之，車輛識(shí)別原理依靠多種技術(shù)相互配合，車輛檢測(cè)技術(shù)為圖像采集提供觸發(fā)信號(hào)，圖像識(shí)別技術(shù)完成車牌信息的提取，計(jì)算機(jī)算法保障整個(gè)過(guò)程的高效與準(zhǔn)確，它們共同構(gòu)建了車輛識(shí)別的技術(shù)體系，讓車輛管理變得更加智能、便捷。