車輛識別器主要通過攝像頭和圖像處理技術來自動識別車輛。具體而言，先是利用攝像頭從前后、左右等不同方向采集車輛圖像，以全面獲取特征信息；接著對采集的圖像預處理，提取車牌號碼、車輛型號、顏色等特征；最后將這些特征信息與從公安、交管等部門獲取的車輛信息進行匹配，通過計算相似度得出識別結果，從而實現車輛的精準識別 。

在圖像采集環節，攝像頭的合理布置以及光照條件的把控極為關鍵。只有布置恰當，才能確保采集到清晰、完整的車輛圖像，為后續的識別工作奠定基礎。光照過強或過弱，都可能導致圖像質量下降，影響最終的識別準確率。

圖像采集完成后，便進入到圖像預處理階段。這其中包括灰度化、二值化、去噪和增強等一系列操作。灰度化能簡化圖像的色彩信息，二值化則將圖像進一步轉化為便于處理的黑白圖像，去噪可消除圖像中的干擾因素，增強操作能讓圖像中的關鍵信息更加突出，這些步驟都是為了讓圖像更易于后續的特征提取。

車牌定位與分割也是重要環節。利用水平和垂直掃描等方法，能在處理過的圖像中精準定位車牌位置。之后，通過字符分割算法，將車牌中的每個字符區分開來，以便后續準確識別。字符識別時，提取分割好的字符特征，與字符數據庫中的標準字符進行匹配，從而確定車牌號碼。

車輛檢測同樣不容忽視，常見的檢測技術有埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測以及視頻檢測等。在眾多檢測技術中，視頻檢測因具有直觀、高效等優點，應用頗為廣泛。

車輛識別器通過多個環節緊密配合，從圖像采集到特征提取，再到信息匹配與車輛檢測，每一步都精準細致，從而實現對車輛快速、準確的識別，在交通管理、停車場管理等眾多領域發揮著重要作用 。