道闸系统的车牌识别核心是通过“图像采集-车牌提取-识别匹配-道闸控制”的流程实现。

　　核心工作原理

　　图像采集：摄像头（含补光灯）实时捕捉车辆画面，补光灯解决夜间、逆光等光线不足问题。

　　车牌定位与预处理：算法从画面中分离车牌区域，同时修正倾斜、去除污渍等干扰。

　　字符识别：通过OCR技术提取车牌上的数字、字母和汉字，转化为文本信息。

　　匹配与控制：将识别结果与数据库中的白名单/黑名单比对，符合条件则发送信号控制道闸抬杆。

　　关键技术支撑

　　硬件层面：高清摄像头保证图像清晰度，嵌入式芯片提供实时运算能力，补光灯适配不同光线环境。

　　软件层面：AI算法（深度学习模型）提升识别准确率，支持不同车牌类型（蓝牌、黄牌、新能源牌）和复杂场景（遮挡、模糊、高速行驶）。

　　实际应用流程

　　车辆驶入摄像头识别范围，触发采集指令。

　　系统在1-2秒内完成识别与比对。

　　比对通过后，道闸自动抬杆放行；不通过则保持关闭并报警（如黑名单车辆）。

　　车辆通过后，道闸延时自动落杆，完成一次通行。