为了提高农用车辆牌照识别的准确率,提高公安机关对农用车辆的管理效率,本文针对农用车牌特征结构进行了分析,并提出了有效的农用车牌照识别方法:(1)改进Canny边缘检测算法,Canny算法与传统边缘检测算法相比,在减噪和保边方面效果相对较好,但在细化识别中仍存在不足。本文提出了一种改进型Canny算子边缘检测算法,采用具有保边去噪特性的自适应中值滤波器代替高斯滤波器进行去噪方面做出了改进。实验结果表明,该算法与传统边缘检测相比,能够识别较多的有效边缘;(2)基于笔画宽度变换融合的文本检测算法。本文提出了一种融合谱残差显著性检测和笔画宽度变换检测的显著性文本特征检测方法,并将该方法应用在Matlab架构系统中。实验结果表明本文算法性能有所提升,算法速度和特征检测性能满足预期要求。利用Matlab r2018a实现了车牌特征识别系统。系统主要步骤:针对农用车牌图像进行预处理、农用车牌定位、车牌号字符分割、车牌号字符识别。在预处理中,为精确识别车牌号,在边缘检测中采用优化Canny算法,并对大量农用车牌进行测试。围绕车牌识别技术还研究(1)基于BP神经网络的车牌识别;(2)模板匹配字符识别算法等。从实验结果表明,本文研究的农用车牌识别系统识别率较高,准确率达98.12%。