车牌识别系统是一种通过图像处理、模式识别等技术，对汽车车牌号码进行识别的系统。它广泛应用于停车场管理、高速公路收费、交通违章处理等领域，为交通管理和安全提供了有效的手段。下面是车牌识别系统的关键技术解析。

1、图像采集技术：车牌识别系统需要采集车辆行驶时的车牌图像，这就需要使用相应的摄像设备进行图像采集。采集的车牌图像应该具有清晰度高、噪声少、色彩还原度高等特点。目前常用的车牌图像采集设备包括CCD摄像机、CMOS摄像机、DVR等。

2、图像预处理技术：车牌识别系统在进行车牌图像的识别前，需要对采集到的车牌图像进行预处理，以提高识别率和稳定性。预处理技术包括图像增强、图像二值化、噪声去除、特征提取等。其中，图像增强和二值化可以增强图像的对比度，使车牌字符更加清晰；噪声去除可以消除图像中的噪声干扰；特征提取可以提取车牌字符的特征信息，为后续的识别算法提供输入。

3、特征匹配技术：车牌识别系统通过比对车牌图像中提取的特征信息，与数据库中的车牌号码进行匹配，从而实现车牌识别。常用的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB、BRISK等。这些算法都是基于图像特征的描述方法，通过对图像的描述特征进行匹配，实现车牌识别。

4、字符分割技术：在特征匹配过程中，需要将车牌字符分割成独立的部分，以便进行后续的识别。常用的字符分割算法包括基于图像特征的分割算法、基于模板匹配的分割算法、基于阈值分割的分割算法等。

5、模型识别技术：车牌识别系统中，识别的关键在于构建模型，将车牌字符与车牌号码进行对应。常用的模型识别算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。这些算法都是基于统计学或机器学习的方法，通过对大量车牌图像的训练，建立模型，从而实现车牌识别。

总之，车牌识别系统是一种复杂的系统，涉及到多个关键技术。这些技术的不断发展和改进，为车牌识别系统的性能提高和应用范围的扩大提供了保障。