车辆识别系统的工作原理主要包括车辆检测、图像采集、预处理、车牌定位与分割、字符识别以及结果输出等几个关键步骤。
当车辆接近时，系统首先通过检测设备触发图像采集。这些检测设备可以是埋地线圈、红外线、雷达或视频摄像头，它们通过不同的技术来感知车辆的存在。例如，埋地线圈通过电磁感应来检测车辆，而视频摄像头则通过捕捉车辆影像来识别车辆。
图像采集完成后，系统会对采集到的图像进行预处理。预处理的目的是提升图像质量，去除噪声和干扰，提高清晰度和对比度。通过灰度化、二值化等操作，车牌等关键信息会更加突出，为后续的车牌定位和字符识别打下坚实的基础。
车牌定位与分割是系统的核心步骤之一。系统采用水平和垂直扫描方法，结合颜色分割、边缘检测等技术，从预处理后的图像中准确找到车牌的位置，并将车牌中的每个字符进行区分。这一过程类似于在一幅复杂的画卷中，精准地找到并分离出我们需要的关键元素。
字符识别是将分割后的字符与数据库中的模板进行匹配，从而判别车牌号码。传统的模板匹配方法适用于规范的车牌，而如今深度学习技术得到广泛应用，能够直接识别字符序列，大大减少误差，提高模糊字符的识别准确率。
最后，识别出的车牌号码以文本形式输出，通过屏幕、手机APP等展示给用户，同时将结果传输至道闸系统，实现车辆的自动放行和信息记录。整个车辆识别系统通过这一系列精密的流程，高效、准确地完成车辆信息的识别和管理。