近年来,随着我国经济与科技的发展,机动车辆规模及车流量逐年增加,高速公路和城市交通道路管理水平的提高势在必行,另外,国内已经对智能化交通的研究兴起。高速公路的不断发展和机动车辆管理体制的逐年完善,为城市交通道路管理系统进入实际应用领域提供了重要契机,本文研究车辆违停自动抓拍系统的设计与实现,车辆违停自动抓拍系统主要包括几个模块:违停判断、自动抓拍、车牌定位、字符识别。车辆违停自动抓拍系统正是在这种背景下进行实现的,系统能够实现自动、实时监测违停车辆、车牌定位、字符识别,系统中采用先进的通信与计算机技术、控制技术从监控设备中获取违停车辆的视频图像信息。本文研究了车辆违停自动抓拍系统,该系统基于图像处理技术、数学形态学以及模式识别等技术,可针对于多种情况下的车牌图像进行识别定位,能适用于大多数车辆管理场所。车辆违停自动抓拍系统与传统的车辆违停管理方法相比,它可以提高了工作效率,能够节省了人力、物力、财力,车辆违停自动抓拍系统实现了车辆管理的智能化、科学化、规范化,对城市交通道路发展起到保障作用,因此,车辆违停自动抓拍系统有着广泛的应用前景。车辆违停自动抓拍系统正是在这种背景下进行实现的,系统能够实现自动监测违停车辆、车牌定位和字符识别三个部分组成,本文对其依次进行了系统性研究。下面分别阐述车辆违停自动抓拍系统的三部分构成:1、违停判断:有效检测物体是否运动是实现判断车辆违停的基础。本文使用背景减法判断车辆违停标识。其原理是在检测前把背景用一个特殊的模型表示,然后通过对背景与图像进行差分来实现运动物体的检测。本文中利用自适应的混合高斯模型实现在复杂城市交通道路场景下的背景获取。2、自动抓拍:基于自动抓拍模块,由违停判断判断为真的情况下,开始高清拍照,将以固定格式保存图片,等待后续处理。3、车牌定位:研究车牌定位模块区域所涉及到的图像分割、预处理操作、车牌区域特征分析、车牌定位算法等相关的关键技术。4、字符识别:车牌定位分割是字符识别的前提条件,字符识别操作主要包括:图像预处理、字符分割、BP神经网络进行字符识别。实验结果表明,车辆违停自动抓拍系统能准确进行车牌定位、字符分割并进行自动识别,系统的性能稳定良好。由此可见,多种预处理与模式识别技术有机结合能够提高系统自动识别能力,车辆违停自动抓拍系统坚持有效和实用的原则,系统中是采用的BP神经网络与人工智能技术相结合实现的,它们将成为模式识别领域研究的重要发展趋势。