重庆车牌识别系统（LPRS）是集光学、电子、计算机与人工智能于一体的智能系统，其精准运行依赖于多个核心组件的协同配合。从车辆图像的捕捉到最终的识别结果输出，每个环节都有专属模块承担关键职能，共同构成“感知-处理-决策-执行”的完整闭环。

一、图像采集模块：系统的“视觉器官”

这是系统获取原始信息的第一道关卡，负责将车辆与车牌的物理特征转化为电子图像。核心设备包括：

高清摄像头：采用200万像素以上工业级CMOS传感器，支持1080P分辨率拍摄，帧率不低于25帧/秒，确保高速行驶车辆的车牌清晰成像。镜头焦距可根据安装距离调节，通常覆盖3-15米范围，配合宽动态（WDR）技术，在逆光、强光环境下仍能保留车牌细节。

补光设备：分为LED补光灯与红外补光灯，前者适用于白天增强对比度，后者用于夜间无可见光场景。智能补光系统可根据环境光强度自动调节亮度，避免过曝或欠曝，重庆多雾地区还会配备防雾补光灯，减少水汽对成像的干扰。

触发装置：通过地感线圈或视频流分析判断车辆到达，触发摄像头同步拍摄，确保在车辆最利于识别的位置（如车头正对摄像头3-5米处）完成图像采集。

二、图像预处理与识别模块：系统的“大脑中枢”

采集到的原始图像需经过一系列算法处理，最终提取车牌字符信息，这是系统的核心技术环节：

图像预处理单元：通过去噪、灰度化、对比度增强等算法优化图像质量，消除雨雪、污渍、阴影等干扰因素。针对倾斜车牌，采用几何校正技术将其调整为水平状态，为后续识别奠定基础。

车牌定位与分割单元：利用车牌的颜色（蓝底白字、黄底黑字等）、纹理（字符排列规律）特征，从复杂背景（如车身广告、树木遮挡）中精准框选车牌区域，再分割出单个字符（汉字、字母、数字）。

字符识别单元：基于深度学习模型（如CNN卷积神经网络），对分割后的字符进行特征匹配，识别准确率达99.8%以上。该单元需内置庞大的车牌字符库，支持新能源车牌、武警车牌等特殊号牌的识别，并能通过在线学习不断优化模型。

三、数据传输与存储模块：系统的“神经网络”

识别结果与原始图像需快速传输至后端，并长期保存以备查询：

传输设备：包括网线、光纤、交换机等，采用TCP/IP协议实现前端设备与后端服务器的通信。在远距离场景（如高速收费站），支持4G/5G无线传输，确保数据实时上传。

存储设备：由硬盘录像机（NVR）或云服务器构成，需满足至少30天的录像存储需求（按每天1000车次计算，约需2TB存储空间）。存储内容包括原始图像、识别结果、时间戳等，支持按车牌、时间等关键词快速检索。

四、控制与执行模块：系统的“行动四肢”

根据识别结果，系统需联动外部设备完成放行、拦截等操作：

控制器：作为核心控制单元，接收识别模块输出的车牌信息，与数据库中的白名单、黑名单比对，生成“放行”或“拦截”指令。同时，控制器可统计车流量、计算停车费用，向执行设备发送控制信号。

道闸机：执行车辆放行的终端设备，由电机、栏杆、限位开关组成。接到放行指令后，道闸在1-3秒内完成抬杆动作，配合地感线圈检测车辆完全通过后自动落杆，内置的防砸雷达可避免误操作损伤车辆。

五、辅助模块：系统的“感知延伸”

显示屏：在出入口实时显示车牌信息、停车时长、缴费金额等，方便车主核对。

报警装置：当识别到黑名单车辆或系统故障时，触发声光报警，提醒管理人员介入。

管理软件：安装在后端服务器，支持人工审核识别结果、录入白名单、生成统计报表等功能，是管理人员与系统交互的主要界面。

重庆车牌识别系统的每个组成部分都缺一不可：图像采集模块决定了“看得清”，识别模块决定了“认得准”，传输存储模块决定了“记得住”，控制执行模块决定了“动得对”。这些模块的协同运作，使系统能在复杂环境下实现车牌的快速、精准识别，为智慧交通、智能安防等领域提供核心技术支撑。