车牌识别是智能交通系统中一项很重要的技术，其大致原理分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，具体描述如下：
1. 图像采集：这是车牌识别的步，通过摄像头或其他图像采集设备获取包含车牌的图像。
2. 车牌定位：车牌定位主要通过边缘检测和形态学运算等方法来实现。边缘检测可以通过检测图像中的边缘信息来定位车牌，而形态学运算则可以通过膨胀和腐蚀等操作进一步提取出车牌区域。
3. 字符分割：字符分割是车牌识别的关键步骤。在这一阶段，系统会将车牌图像中的字符分割开来，以便后续的字符识别。这可以通过基于区域的方法或基于轮廓的方法来实现。
4. 字符识别：这是车牌识别的核心任务。系统会对分割出的字符进行识别，将其转换成可读的文本信息。
此外，在车牌识别过程中，还会涉及到图像预处理步骤，包括灰度化、图像增强、噪声去除等，以简化后续图像处理的计算复杂度并提高识别准确率。
后，车牌识别系统会将识别结果进行输出，可以是通过文本形式输出识别的车牌号码，或者是将识别结果与车牌图像进行关联，以便进行车辆追踪和记录。
车牌识别技术已经广泛应用于公安卡口、高速公路测速与收费、停车场管理、天网监控、专车专停管理等领域，为智能交通管理和安全防控提供了有力的技术支持。
车牌识别系统主要由以下几个组成部分构成：
1. 前端路口采集识别控制部分：这一部分主要包括采集单元、补光单元、触发单元以及识别控制单元。采集单元负责捕捉车辆的图像信息，主要由前端摄像机完成。由于道路环境的复杂性，这种摄像机的要求远一般的监控摄像机。补光单元在夜间或光线不足的环境下启动，通过补光灯确保车辆信息的清晰获取。触发单元则负责检测车辆的到来，一旦检测到车辆，即发送信息给采集单元进行图像捕捉和辨识。
2. 网络传输部分：此部分负责将前端路口采集识别控制部分形成的识别信息（包括车辆牌照号、牌照颜色、字符、车型、车辆颜色等）上传至管理系统。
3. 中线管理部分：这一部分主要包括数据库和控制设备，负责接收、存储、处理并管理从前端路口采集识别控制部分通过网络传输部分发送过来的识别信息。
总的来说，车牌识别系统是一个集成了图像采集、补光、触发、识别控制、网络传输和中线管理等功能的综合系统，各部分协同工作，确保车牌信息的准确、识别。
确定相机和线圈的安装位置（如果使用抓拍识别）。相机距线圈来车方向一侧的佳距离应为4～4.5m。线圈的位置应车辆触发车检器时车头方向尽量偏向相机一侧，这样可以使相机拍到清晰、完整的图片。如果是单通道（进口和出口是同一车道），则需要使用双路车检器。若使用视频识别模式，则无需安装地感线圈和车检器。
