在保障车牌识别数据隐私的前提下，隐私计算技术实现数据的安全共享与协同应用。联邦学习框架下，不同机构（如交通管理部门、保险公司、科研单位）在不共享原始车牌数据的情况下，共同训练车牌识别模型，实现数据 “不动模型动”。同态加密技术允许在加密的车牌数据上进行计算，例如在加密状态下统计特定区域的车辆流量，解决后获取结果，确保数据在整个过程中不泄露。此外，通过区块链技术记录车牌数据的使用日志，明确数据访问权限和操作记录，实现数据使用的可追溯性，为车牌识别数据在跨部门、跨领域的安全共享提供技术保障。车牌识别技术赋能智慧交通，缓解城市拥堵，优化出行链路。常州市多车道车牌识别算法
车牌识别（License Plate Recognition，简称 LPR）技术以计算机视觉和模式识别为基础，通过图像采集、预处理、字符分割和字符识别四大主步骤，实现车牌信息的自动化提取。高清摄像头作为前端采集设备，利用光学成像原理捕捉车辆动态图像，帧率可达 25 帧 / 秒以上，确保快速行驶车辆的车牌清晰成像；图像预处理阶段，通过灰度化、滤波、二值化等算法去除噪声干扰，增强车牌对比度；字符分割技术则将车牌中的汉字、字母和数字逐一分离；，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，对分割后的字符进行特征提取与匹配，识别准确率超过 99%。车牌识别系统通常由前端摄像头、边缘计算单元和后端管理平台构成，支持车牌数据的实时处理、存储与查询，广泛应用于停车场管理、交通监控、智能物流等领域。南京市出入口车牌识别云平台定制化车牌识别解决方案，满足物流园区车辆管理全场景需求。
为提升车牌识别在复杂环境下的准确性，采用多传感器融合技术增强环境感知能力。车牌识别系统除摄像头外，集成激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等设备。激光雷达可获取车辆的三维点云数据，精确测量车辆与识别设备的距离和角度，辅助车牌定位；毫米波雷达在雨雾天气中能有效检测车辆的速度和方位，弥补摄像头在恶劣天气下的不足；超声波传感器则用于近距离检测车辆的存在，避免因车辆过近导致车牌识别盲区。多传感器数据通过融合算法进行处理，相互补充和验证，使车牌识别系统在各种环境条件下都能稳定、准确地工作，识别准确率提升至 99.5% 以上。
为应对复杂环境对识别准确率的挑战，车牌识别系统集成多种适应性技术。针对恶劣天气（暴雨、浓雾、沙尘），采用图像增强算法实时优化画面质量，通过去雨、去雾模型还原车牌细节；在夜间或隧道等低光照场景，结合红外补光与宽动态范围（WDR）技术，确保车牌字符清晰可见；面对污损、遮挡车牌（如泥巴覆盖、故意遮挡），深度学习模型利用上下文信息推理缺失字符，识别准确率仍可达 95% 以上；对于新能源车牌、军车车牌等特殊类型，系统内置多模板库，自动切换识别算法，支持全国 200 + 种车牌格式。这些技术使车牌识别在极端条件下仍保持稳定性能，满足交通管理、安防监控等全场景应用需求。政用停车场车牌识别，实现公务车辆智能预约管理。
在二手车交易、车辆租赁等领域，车牌识别与区块链技术结合构建可信交易体系。在交易过程中，车牌识别系统获取车辆的车牌信息，关联车辆的历史维修记录、事故记录、行驶里程等数据，并将这些信息上传至区块链平台进行存证。由于区块链的不可篡改特性，确保了车辆数据的真实性和完整性。双方可通过区块链浏览器查询车辆的全生命周期数据，实现车辆信息的透明化。此外，车牌识别与智能合约结合，自动执行交易流程，如车辆所有权转移、费用支付等，保障交易的安全、高效、可信，促进汽车相关产业交易市场的规范化发展。车牌识别支持新能源车牌准确读取，适配多种车型，为绿色出行提供技术。南通市移动端车牌识别算法
车牌识别技术赋能加油站，识别会员车辆自动推送优惠。常州市多车道车牌识别算法
为打击伪造、变造车牌等违法行为，车牌识别系统引入数字水印防伪技术。在车牌生产环节，将含有车辆主要标识、等数据的数字水印嵌入车牌材质或表面涂层中，水印信息肉眼不可见，但可被用的车牌识别设备读取。当车辆通过识别区域时，车牌识别系统不识别车牌字符，还同步检测数字水印的完整性和真实性。若发现水印被篡改或缺失，系统立即触发警报，并将异常信息推送至执法部门。数字水印防伪技术与车牌识别的结合，有效提升了车牌的防伪能力，某地区应用该技术后，伪造车牌案件发生率下降 70%，为交通执法和车辆管理提供了有力保障。常州市多车道车牌识别算法
