車牌識別的發(fā)展歷程可以大致劃分為以下幾個階段：

1. **早期階段（1980年代至1990年代）**：
- 早期的車牌識別技術主要是基于模板匹配的方法。這意味著，通過人工設計的特征模板與待識別車牌上的特征進行比較，以實現(xiàn)車牌號碼的識別。然而，這種方法的準確率并不高，尤其對于不同字體、顏色和變形的車牌，其適應性較差。

2. **基于特征提取的階段（1990年代至2000年代）**：
- 隨著計算機視覺技術的進步，研究者開始探索基于特征提取的車牌識別方法。在這些方法中，車牌圖像經(jīng)過預處理，以提取車牌上的特征點，并為之建立相應的特征描述子。隨后，利用模式匹配算法進行車牌號碼的識別和定位。相較于模板匹配，這種方法在準確率和魯棒性上有所提高，但對于遮擋和光照變化等場景的適應性依然有限。

3. **半自動識別階段**：
- 隨后，出現(xiàn)了基于光學字符識別（OCR）技術的半自動車牌識別系統(tǒng)。這類系統(tǒng)雖然提升了工作效率，但仍然需要人工干預，并且在復雜環(huán)境下的識別效果并不理想。

4. **全自動識別階段（21世紀初）**：
- 進入21世紀，車牌識別技術取得了明顯的突破，發(fā)展出了全自動化的識別系統(tǒng)。這些系統(tǒng)結合了高速相機、的圖像處理算法和人工智能技術，能夠在各種天氣和光線條件下快速準確地識別車牌，無需人工干預。

5. **基于深度學習的階段（2010年代至今）**：
- 近年來，隨著深度學習技術的興起，研究者開始將深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于車牌識別領域。深度學習技術能夠自動學習和提取圖像中的特征，進一步提高了車牌識別的準確率。

6. **多模態(tài)識別技術階段**：
- 為了應對更為復雜的識別環(huán)境，如夜間或惡劣天氣，現(xiàn)代車牌識別系統(tǒng)開始采用多模態(tài)識別技術。這種技術結合了可見光、紅外線、微波等多種傳感器數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)更為魯棒的識別效果。

7. **物聯(lián)網(wǎng)與云計算階段**：
- 隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和云計算技術的發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)開始實現(xiàn)與其他智能交通系統(tǒng)的互聯(lián)互通，從而為交通管理和安全帶來了更多可能性。

綜上所述，車牌識別技術從早期的模板匹配發(fā)展到如今基于深度學習和多模態(tài)識別的系統(tǒng)，其準確率和適應性得到了顯著提升。

車牌識別系統(tǒng)的安裝過程主要包括以下幾個步驟：

1. 現(xiàn)場勘察：在安裝車牌識別設備之前，要對項目現(xiàn)場進行詳細的勘察，了解客戶需求，并制定完善的施工流程。這一步驟確保安裝過程的順利進行，并大程度滿足客戶的實際需求。

2. 確定車牌識別一體機的安裝位置：這是非常關鍵的一步，因為安裝位置會直接影響車牌識別效果。通常，需要根據(jù)每個出入口的現(xiàn)場環(huán)境和條件來決定。一般來說，一條車道會安裝一臺相機。如果車輛駛入車道時的方向不固定，當角度過大影響識別時，應考慮安裝副相機，以確保無論車頭偏向哪邊都能被識別。

3. 確定相機和線圈的安裝位置（如使用抓拍識別）：如果使用抓拍識別模式，需要確定相機和地感線圈的安裝位置。相機應安裝在距離線圈來車方向一側的佳距離為4-4.5m處。線圈的位置應確保車輛觸發(fā)車檢器時，車頭方向盡量偏向相機一側，從而拍攝到清晰、完整的圖片。如果是單通道（即進口和出口為同一車道），則需要使用雙路車檢器。若使用視頻識別模式，則無需安裝地感線圈和車檢器。

4. 確定道閘和防砸線圈的位置：道閘一般安裝在相機的同側，并位于相機的后面。建議與相機立桿的距離為30cm，以確保道閘門能夠方便開啟。防砸線圈的安裝位置也需根據(jù)實際情況進行確定，以確保安全。

按照這些步驟進行安裝，可以確保車牌識別系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準確性。請注意，在實際安裝過程中，應遵守相關的安全規(guī)定，并確保所有設備均符合質(zhì)量標準。

確定車牌識別一體機的安裝位置。這需要根據(jù)每個出入口的現(xiàn)場環(huán)境和條件來決定，以確保車牌識別效果佳。一般來說，一條車道安裝一臺相機，如果車駛入車道時方向不固定，則要考慮安裝副相機，以車頭不管偏向哪邊都可以識別。