车牌识别技术（License Plate Recognition，LPR）是一种通过计算机视觉技术，利用摄像头拍摄车辆图像进行车牌信息的识别和提取的技术。其核心包括以下几个环节：

1. 图像采集：首先利用摄像头或高清卡口摄像机拍摄车辆图像。这些图像包含了车牌号码等关键信息。

2. 预处理：在获取图像后，可能会进行一系列预处理操作，如图像增强、去噪、二值化等，以提高后续识别的准确性和效率。

3. 牌照定位：在这一步中，算法会定位到车牌在图像中的位置。这通常基于颜色、纹理和形状等特征进行。

4. 字符分割：在定位到车牌后，需要对车牌上的字符进行分割。这一步是为了将车牌上的每个字符单独分离出来，以便后续的识别。

5. 字符识别：利用深度学习技术如卷积神经网络（CNN）等技术对每个分割后的字符进行识别。这种技术通过学习大量的车牌字符图像数据，能够准确地识别出每个字符。

6. 输出结果：一旦所有的字符都被识别出来，系统就会组合这些字符并输出完整的车牌号码。此外，还可能包括其他相关信息，如车辆类型、颜色等。

车牌识别技术广泛应用于多个领域：

1. 交通管理：如交通监控、违章处理、智能停车等。

2. 停车场管理：实现自动计费、访问控制等。

3. 公共安全领域：如公安、交警等部门的车辆追踪和监控。

4. 收费系统：如高速公路收费站等，实现自动识别和计费。

总的来说，车牌识别技术利用先进的计算机视觉和人工智能技术，实现了车辆的自动识别和相关信息提取，具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步，其准确性和识别速度也在不断提高。