向量数据库通过高效存储和检索高维数据表示，增强了车牌识别（LPR）系统。当 LPR 系统处理图像时，通常使用计算机视觉模型来检测车牌并将其视觉特征转换为数值向量（即嵌入）。这个向量捕获了独特的模式，例如字符形状、间距和背景细节。向量数据库索引这些嵌入，使得系统可以通过比较向量之间的相似性来快速搜索匹配项，而不是仅仅依赖光学字符识别（OCR）的精确文本匹配。这种方法提高了准确性，尤其是在由于光照不良或字符扭曲等因素导致 OCR 结果模糊时。
例如，车牌图像可能通过卷积神经网络（CNN）处理以生成一个 512 维的向量。该向量存储在 FAISS 或 Milvus 等向量数据库中，这些数据库使用近似最近邻（ANN）算法组织数据以实现快速检索。当扫描新的车牌时，系统会生成其向量并查询数据库以查找最接近的匹配项。这种方法通过关注视觉相似性来处理角度、光照或部分遮挡的变化。如果 OCR 误读了一个字符（例如，将“B”误认为“8”），基于向量的搜索仍然可以通过在数据库中找到最接近的嵌入来识别正确的车牌，从而减少对完美文本提取的依赖。
开发者受益于 LPR 系统中的向量数据库，因为它具有可扩展性和实时性能。每秒处理数千个车牌的系统（例如收费站或停车场）需要低延迟的搜索，而基于 ANN 的索引能够提供这一点。此外，向量数据库支持动态更新，无需重建整个索引即可添加新的车牌。例如，交通摄像网络可以通过持续比较传入的向量与标记的条目，将实时车牌检查与监控列表集成。这种速度、灵活性和鲁棒性的结合使得向量数据库成为 LPR 系统的实用后端，解决了实际部署中的准确性和效率挑战。