车牌检测与识别技术综述

摘要

随着智能交通系统的快速发展，车牌检测与识别技术在交通管理、电子收费、停车管理等领域发挥了重要作用。近年来，基于深度学习和计算机视觉的技术不断进步，使得车牌检测与识别的准确率和鲁棒性显著提升。本文从基础理论、关键技术、应用场景到未来挑战进行全面综述，并分析了当前研究热点与发展趋势。

---

1. 绪论

1.1 研究背景

随着全球汽车保有量的快速增长，智能交通管理系统（ITS）的需求日益迫切。车牌检测与识别技术作为其中的核心模块，能够自动获取车辆信息，为交通监控、违章处理、停车计费等提供强有力的支持。

1.2 研究意义

1. 提升交通管理效率：车牌识别可以减少人工干预，提高交通管理的效率与精准度。
2. 推动智能化发展：在“互联网+”和物联网背景下，车牌识别是实现智能交通、智慧城市的重要环节。
3. 促进相关技术进步：车牌检测与识别的研究推动了计算机视觉、模式识别等领域的技术创新。

1.3 研究现状

近年来，基于传统图像处理和深度学习的车牌识别方法不断发展。传统方法依赖图像预处理和特征提取，而深度学习方法（如卷积神经网络CNN）则在复杂场景下的表现更加鲁棒。

---

2. 基础理论与关键技术

2.1 图像预处理

车牌检测的第一步是对输入图像进行预处理，目的是去除噪声、增强对比度，并为后续处理提供更清晰的特征。

1. 高斯滤波：用于平滑化图像，减少噪声干