车牌识别（License Plate Recognition，简称 LPR）技术以计算机视觉和模式识别为基础，通过图像采集、预处理、字符分割和字符识别四大主步骤，实现车牌信息的自动化提取。高清摄像头作为前端采集设备，利用光学成像原理捕捉车辆动态图像，帧率可达 25 帧 / 秒以上，确保快速行驶车辆的车牌清晰成像；图像预处理阶段，通过灰度化、滤波、二值化等算法去除噪声干扰，增强车牌对比度；字符分割技术则将车牌中的汉字、字母和数字逐一分离；，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，对分割后的字符进行特征提取与匹配，识别准确率超过 99%。车牌识别系统通常由前端摄像头、边缘计算单元和后端管理平台构成，支持车牌数据的实时处理、存储与查询，广泛应用于停车场管理、交通监控、智能物流等领域。?地下车库搭载车牌识别系统，实时监控车辆出入，让停车管理更智能、更安全。南京市无车牌识别系统

为推动绿色交通发展，车牌识别系统与碳足迹追踪技术相结合。通过识别车辆车牌，关联车辆的类型、燃油消耗、行驶里程等数据，计算每辆车的碳排放量。交通管理部门可根据车牌识别的碳足迹数据，分析不同区域、不同时间段的交通碳排放情况，制定针对性的绿色交通政策，如对高排放车辆实施限行、推广新能源车辆等。同时，车牌识别数据还可用于评估交通节能减排措施的效果，为城市绿色交通规划提供数据支持，助力实现 “双碳” 目标，促进交通领域的可持续发展。?镇江市移动端车牌识别摄像头车牌识别+云计算，实时数据分析助力企业优化车场资源配置。

在保障车牌识别数据应用的同时，隐私增强计算技术保护车主个人信息安全。联邦学习框架下，不同机构（如停车场、交通部门）在不共享原始车牌数据的前提下，联合训练车牌识别模型，实现数据 “可用不可见”。差分隐私技术则在数据发布时添加可控噪声，隐藏车主敏感信息，确保数据统计特征的同时保护个体隐私。同态加密技术允许在加密数据上进行车牌识别计算，如在加密的车牌图像上直接运行识别算法，解决后获取结果，避免数据在明文状态下泄露，为车牌识别数据的合规应用提供技术保障。?

在智慧停车场系统中，车牌识别技术构建起从入口到出口的全自动化管理闭环。车辆驶入入口时，摄像头自动抓拍车牌，系统快速识别并与云端数据库比对：对于固定用户，车牌信息关联至预付费账户，实现不停车快速通行；临时车辆则自动生成入场记录，同步显示剩余车位信息和停车指引。车辆停放期间，车牌识别与车位引导系统联动，通过车位摄像头二次确认车牌，准确记录车辆位置。离场时，出口摄像头再次识别车牌，系统根据停车时长自动计费，支持扫码支付、无感支付（如 ETC、微信免密）等多种结算方式，整个过程无需人工干预，平均通行效率提升至 2 秒 / 车，明显减少排队拥堵，提升停车场运营效率和用户体验。?车牌识别助力校园安全管理，准确记录车辆轨迹，筑牢安全防线。

为保障车牌识别系统长期稳定运行，厂商构建起全生命周期管理体系。在设备安装阶段，通过专业工具（如角度仪、照度计）校准摄像头安装位置和补光强度，确保好识别视角；运维阶段，系统实时监测摄像头工作状态（如温度、网络连接），当检测到异常（如镜头被遮挡、识别率骤降）时，自动推送故障预警至运维平台，支持远程诊断与固件升级。定期维护包括镜头清洁、算法模型优化（根据新场景数据重新训练）和数据备份，确保系统性能始终处于好状态。某连锁停车场采用该运维体系后，设备故障率下降 60%，平均故障修复时间缩短至 2 小时以内，明显降低运营成本。认证车牌识别品牌，助力企业构建智能化物业管理体系。镇江市多车道车牌识别摄像头

景区年卡车辆车牌识别，实现VIP客户快速入园通道。南京市无车牌识别系统

在车牌数据的采集、传输和存储过程中，安全与隐私保护至关重要。系统采用国密 SM4 算法对车牌图像和识别结果进行加密传输，防止数据在网络中被窃取或篡改；在数据存储环节，通过区块链技术实现车牌记录的分布式存储，确保信息不可伪造和删除；针对用户隐私，采用数据技术对车牌图像进行模糊处理，保留用于识别的关键特征，避免泄露车主个人信息。此外，车牌识别系统严格遵循《个人信息保护法》等法规，设置分级权限管理，授权人员可访问原始车牌数据，同时定期进行安全漏洞扫描与应急演练，保障系统安全可靠运行。?南京市无车牌识别系统