近几年来,各种智能化的交通辅助管理系统开始进入人们的视野。这些自动化的交通辅助系统不仅能够应用于城市交通的自动化管理,同时,还可以被应用于各种交通管理。其实,基于车牌识别技术的自动化交通管理系统,其工作原理可以理解为通过数字图像处理技术的应用,从实时获取的交通图像中检测、定位和识别车牌号码,再将识别出来的车牌号码和车辆照片传输到系统中心服务器,从而构建起交通数据存储数据库,为日常交通管理提供辅助信息。在此过程中,实现车牌中各种类型字符的准确识别,就显得非常重要。但是,现有的车牌字符识别算法普遍存在识别效率低、对环境要求高等诸多缺陷。所以,针对这些问题,文中进行了深入研究,探讨了多种能够在车牌号码识别系统中采用的有效算法;通过对现有常用车牌字符识别算法的分析和研究。在此基础上,确定了文中车牌字符识别系统中所采用的算法,并对已有算法进行了适当地改进,使得文中所开发系统在实际运行过程准确率更高、速度也更快。本文在研究常用神经网络算法的基础上,根据课题和项目的实际需要,设计了一种结合模板匹配和神经网络的字符识别算法,取得了比较理想的识别效果。文中系统通过仿真和真实环境的应用验证,证明所设计方案的有效性。