道闸自动车牌识别通过“图像采集→车牌识别→指令执行”三步核心流程实现，依赖硬件设备协同和软件算法处理。

　　核心硬件组成

　　高清摄像头：负责拍摄车辆前部图像，需支持高速抓拍和低光环境成像，捕捉清晰车牌画面。

　　车牌识别模块：集成算法的核心单元，内置图像预处理、字符识别等功能，快速解析车牌信息。

　　道闸控制单元：接收识别结果，控制道闸抬升、降落，同时联动收费系统或门禁数据库。

　　辅助设备：补光灯（保障夜间识别）、地感线圈（触发抓拍，避免误识别）、显示屏（展示识别结果）。

　　关键工作流程

　　触发抓拍：车辆驶入地感线圈感应范围，或摄像头检测到移动目标，触发高清摄像头抓拍图像。

　　图像预处理：软件自动校正图像角度、去除模糊和噪声，裁剪出车牌区域，提升识别准确性。

　　车牌识别：算法提取车牌字符特征，与数据库中的车牌信息比对，完成号码匹配和合法性校验。

　　道闸控制：识别通过后，控制单元向道闸发送抬升指令；车辆通过后，地感线圈检测不到车辆，道闸自动降落。

　　核心技术支撑

　　字符识别算法（OCR）：核心技术，能快速识别不同字体、颜色、倾斜角度的车牌字符。

　　深度学习模型：通过大量车牌样本训练，提升对污损、遮挡车牌的识别能力。

　　数据库联动：实时对接门禁白名单、收费系统等，实现“识别+核验+放行”一体化。