车型识别系统的工作主要通过一系列流程实现。
先是图像采集，由摄像头等设备对车辆拍摄，获取前视图、侧视图等，要留意摄像头位置和光照条件。
接着进行图像预处理，包括灰度化、二值化、去噪和增强等，提升图像质量和后续特征提取准确性。
然后车牌定位，通过水平和垂直扫描在预处理后的图像中确定车牌位置，使之从背景分离。
车牌分割时利用字符分割算法把车牌中每个字符独立出来。
之后是字符识别，对分割出的字符进行特征提取和分类器训练，与字符数据库模板的标准字符匹配判别，从而识别出车牌号码。
车辆检测有埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等方式，视频检测优点多，比如不破坏路面、节省开支。
在停车场等场景，车辆驶入摄像机识别区域，会自动捕捉并识别车牌号码和车辆类型。固定车辆自动开闸放行，临时车辆可提前设置放行权限，无法确认的车辆可手动确认开闸。驶过复位地感线圈后道闸自动放下。
车牌识别号码以文本格式输出，通过屏幕、手机APP展示给用户。
在小区场景，进口处对车辆类型判断分固定车辆、临时车辆和无法识别车辆，分别有不同处理方式。出口处同样分这三类车辆进行处理。
人工智能时代，基于深度学习网络技术，如常用的卷积神经网络，通过时空分割、特征提取、目标识别等技术手段，实现对视频图像内容的文本结构化解析，让车型识别技术有质的飞跃。
简单的车型识别程序包括车辆检测、图像采集和处理、车牌号码和颜色识别、车牌字符识别、输出结果。
车牌识别系统一般由摄像设备、地感线圈、处理机、车牌识别算法和后台管理计费软件等组成。算法包括车牌定位和车牌字符识别，字符识别又可细分。
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