車牌識別（License Plate Recognition，簡稱 LPR）技術以計算機視覺和模式識別為基礎，通過圖像采集、預處理、字符分割和字符識別四大主步驟，實現車牌信息的自動化提取。高清攝像頭作為前端采集設備，利用光學成像原理捕捉車輛動態圖像，幀率可達 25 幀 / 秒以上，確保快速行駛車輛的車牌清晰成像；圖像預處理階段，通過灰度化、濾波、二值化等算法去除噪聲干擾，增強車牌對比度；字符分割技術則將車牌中的漢字、字母和數字逐一分離；，基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）模型，對分割后的字符進行特征提取與匹配，識別準確率超過 99%。車牌識別系統通常由前端攝像頭、邊緣計算單元和后端管理平臺構成，支持車牌數據的實時處理、存儲與查詢，廣泛應用于停車場管理、交通監控、智能物流等領域。?地下車庫搭載車牌識別系統，實時監控車輛出入，讓停車管理更智能、更安全。南京市無車牌識別系統

為推動綠色交通發展，車牌識別系統與碳足跡追蹤技術相結合。通過識別車輛車牌，關聯車輛的類型、燃油消耗、行駛里程等數據，計算每輛車的碳排放量。交通管理部門可根據車牌識別的碳足跡數據，分析不同區域、不同時間段的交通碳排放情況，制定針對性的綠色交通政策，如對高排放車輛實施限行、推廣新能源車輛等。同時，車牌識別數據還可用于評估交通節能減排措施的效果，為城市綠色交通規劃提供數據支持，助力實現 “雙碳” 目標，促進交通領域的可持續發展。?鎮江市移動端車牌識別攝像頭車牌識別+云計算，實時數據分析助力企業優化車場資源配置。

在保障車牌識別數據應用的同時，隱私增強計算技術保護車主個人信息安全。聯邦學習框架下，不同機構（如停車場、交通部門）在不共享原始車牌數據的前提下，聯合訓練車牌識別模型，實現數據 “可用不可見”。差分隱私技術則在數據發布時添加可控噪聲，隱藏車主敏感信息，確保數據統計特征的同時保護個體隱私。同態加密技術允許在加密數據上進行車牌識別計算，如在加密的車牌圖像上直接運行識別算法，解決后獲取結果，避免數據在明文狀態下泄露，為車牌識別數據的合規應用提供技術保障。?

在智慧停車場系統中，車牌識別技術構建起從入口到出口的全自動化管理閉環。車輛駛入入口時，攝像頭自動抓拍車牌，系統快速識別并與云端數據庫比對：對于固定用戶，車牌信息關聯至預付費賬戶，實現不停車快速通行；臨時車輛則自動生成入場記錄，同步顯示剩余車位信息和停車指引。車輛停放期間，車牌識別與車位引導系統聯動，通過車位攝像頭二次確認車牌，準確記錄車輛位置。離場時，出口攝像頭再次識別車牌，系統根據停車時長自動計費，支持掃碼支付、無感支付（如 ETC、微信免密）等多種結算方式，整個過程無需人工干預，平均通行效率提升至 2 秒 / 車，明顯減少排隊擁堵，提升停車場運營效率和用戶體驗。?車牌識別助力校園安全管理，準確記錄車輛軌跡，筑牢安全防線。

為保障車牌識別系統長期穩定運行，廠商構建起全生命周期管理體系。在設備安裝階段，通過專業工具（如角度儀、照度計）校準攝像頭安裝位置和補光強度，確保好識別視角；運維階段，系統實時監測攝像頭工作狀態（如溫度、網絡連接），當檢測到異常（如鏡頭被遮擋、識別率驟降）時，自動推送故障預警至運維平臺，支持遠程診斷與固件升級。定期維護包括鏡頭清潔、算法模型優化（根據新場景數據重新訓練）和數據備份，確保系統性能始終處于好狀態。某連鎖停車場采用該運維體系后，設備故障率下降 60%，平均故障修復時間縮短至 2 小時以內，明顯降低運營成本。認證車牌識別品牌，助力企業構建智能化物業管理體系。鎮江市多車道車牌識別攝像頭

景區年卡車輛車牌識別，實現VIP客戶快速入園通道。南京市無車牌識別系統

在車牌數據的采集、傳輸和存儲過程中，安全與隱私保護至關重要。系統采用國密 SM4 算法對車牌圖像和識別結果進行加密傳輸，防止數據在網絡中被竊取或篡改；在數據存儲環節，通過區塊鏈技術實現車牌記錄的分布式存儲，確保信息不可偽造和刪除；針對用戶隱私，采用數據技術對車牌圖像進行模糊處理，保留用于識別的關鍵特征，避免泄露車主個人信息。此外，車牌識別系統嚴格遵循《個人信息保護法》等法規，設置分級權限管理，授權人員可訪問原始車牌數據，同時定期進行安全漏洞掃描與應急演練，保障系統安全可靠運行。?南京市無車牌識別系統