車牌識別系統(tǒng)是一種通過圖像處理、模式識別等技術，對汽車車牌號碼進行識別的系統(tǒng)。它廣泛應用于停車場管理、高速公路收費、交通違章處理等領域，為交通管理和安全提供了有效的手段。下面是車牌識別系統(tǒng)的關鍵技術解析。

1、圖像采集技術：車牌識別系統(tǒng)需要采集車輛行駛時的車牌圖像，這就需要使用相應的攝像設備進行圖像采集。采集的車牌圖像應該具有清晰度高、噪聲少、色彩還原度高等特點。目前常用的車牌圖像采集設備包括CCD攝像機、CMOS攝像機、DVR等。

2、圖像預處理技術：車牌識別系統(tǒng)在進行車牌圖像的識別前，需要對采集到的車牌圖像進行預處理，以提高識別率和穩(wěn)定性。預處理技術包括圖像增強、圖像二值化、噪聲去除、特征提取等。其中，圖像增強和二值化可以增強圖像的對比度，使車牌字符更加清晰；噪聲去除可以消除圖像中的噪聲干擾；特征提取可以提取車牌字符的特征信息，為后續(xù)的識別算法提供輸入。

3、特征匹配技術：車牌識別系統(tǒng)通過比對車牌圖像中提取的特征信息，與數(shù)據(jù)庫中的車牌號碼進行匹配，從而實現(xiàn)車牌識別。常用的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB、BRISK等。這些算法都是基于圖像特征的描述方法，通過對圖像的描述特征進行匹配，實現(xiàn)車牌識別。

4、字符分割技術：在特征匹配過程中，需要將車牌字符分割成獨立的部分，以便進行后續(xù)的識別。常用的字符分割算法包括基于圖像特征的分割算法、基于模板匹配的分割算法、基于閾值分割的分割算法等。

5、模型識別技術：車牌識別系統(tǒng)中，識別的關鍵在于構(gòu)建模型，將車牌字符與車牌號碼進行對應。常用的模型識別算法包括隱馬爾可夫模型（HMM）、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）等。這些算法都是基于統(tǒng)計學或機器學習的方法，通過對大量車牌圖像的訓練，建立模型，從而實現(xiàn)車牌識別。

總之，車牌識別系統(tǒng)是一種復雜的系統(tǒng)，涉及到多個關鍵技術。這些技術的不斷發(fā)展和改進，為車牌識別系統(tǒng)的性能提高和應用范圍的擴大提供了保障。