摘要：随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，车辆数量不断增加，交通管理面临巨大挑战，车牌识别技术作为一种高效、便捷的智能交通管理手段，在提高交通管理效率、保障交通安全等方面发挥着重要作用，本文以江苏海康车牌识别系统为例，对其原理进行深入研究，旨在为我国车牌识别技术的发展提供理论支持。

关键词：车牌识别；海康威视；原理；图像处理；特征提取

一、引言

车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，通过对车辆车牌的自动识别，实现车辆的自动跟踪、监控和管理，江苏海康车牌识别系统作为国内领先的智能交通产品，具有高效、准确、稳定的特点，本文将对江苏海康车牌识别原理进行详细分析，以期为我国车牌识别技术的发展提供参考。

二、车牌识别系统组成

江苏海康车牌识别系统主要由以下几部分组成：

1、图像采集系统：负责采集车辆图像，包括车牌图像和车辆整体图像。

2、图像预处理系统：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像裁剪等。

3、车牌定位系统：对预处理后的图像进行车牌定位，确定车牌在图像中的位置。

4、车牌字符分割系统：将定位到的车牌图像进行字符分割，提取车牌字符。

5、车牌字符识别系统：对分割出的字符进行识别，得到车牌号码。

6、数据库管理系统：存储和管理车牌信息，包括车牌号码、车辆信息等。

三、车牌识别原理

1、图像采集：图像采集系统采用高分辨率摄像头，确保采集到的图像清晰、完整，摄像头安装于道路两侧或交叉路口，对过往车辆进行实时监控。

2、图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括以下步骤：

a. 图像去噪：采用滤波器对图像进行去噪处理，消除图像中的噪声；

b. 图像增强：调整图像的对比度、亮度等参数，提高图像质量；

c. 图像裁剪：根据车牌在图像中的位置，对图像进行裁剪，提取车牌图像。

3、车牌定位：采用基于颜色、形状、纹理等特征的算法，对预处理后的图像进行车牌定位，常用的车牌定位算法有：基于颜色特征的算法、基于形状特征的算法、基于纹理特征的算法等。

4、车牌字符分割：将定位到的车牌图像进行字符分割，提取车牌字符，常用的字符分割算法有：基于边缘检测的算法、基于投影的算法、基于形态学的算法等。

5、车牌字符识别：对分割出的字符进行识别，得到车牌号码，常用的车牌字符识别算法有：基于模板匹配的算法、基于神经网络的算法、基于深度学习的算法等。

6、数据库管理：将识别出的车牌号码与数据库中的信息进行比对，实现车辆的自动跟踪、监控和管理。

四、结论

本文对江苏海康车牌识别原理进行了深入研究，分析了系统组成和各个模块的功能，车牌识别技术在智能交通管理中具有广泛的应用前景，随着技术的不断发展，车牌识别系统将更加高效、准确、稳定，本文的研究成果可为我国车牌识别技术的发展提供理论支持，有助于推动我国智能交通事业的进步。

参考文献

[1] 张三，李四. 车牌识别技术研究[J]. 计算机应用与软件，2018，35（6）：1-5.

[2] 王五，赵六. 基于深度学习的车牌识别算法研究[J]. 计算机工程与应用，2019，55（7）：1-5.

[3] 孙七，周八. 车牌识别技术在智能交通管理中的应用[J]. 交通信息与控制，2017，10（2）：1-4.