随着机动车辆的与日俱增,怎样实现自动化和智能化的道路交通管理,增强道路安全,抑制道路拥塞,保证运输效率,使人们拥有便捷、舒适、安全的交通环境已成为当今社会亟待解决的问题。车牌识别是智能交通系统中的一项基础技术,主要是指通过车牌字符的识别辨别车辆身份,而车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术,如果不能在车辆图像中准确寻找到车牌的位置,后续的车牌字符分割和识别的工作就无法进行。本文在阐述了国内外流行的车辆牌照定位识别技术后,主要对车牌定位识别的关键算法进行了研究和探讨。首先,针对车牌定位计算量大、定位时间长问题,提出了一种快速实用的定位方法,其主要思想是先对车牌图像进行直方图均衡的预处理,通过改进的Prewitt边缘检测算子和数学形态学方法确定候选区域队列,然后利用车牌的几何和颜色特征排除候选车牌区域中的干扰区域,最后对各种环境下定位效果进行了比较,并给出了相应的实验结果。其次,是对车牌定位后,在LPR系统中后续两个环节工作的研究,本文分别深入分析了车牌字符分割、识别环节的每一个组成部分的特点,以及实现该环节常用的方法,主要利用了Hough变换对定位后的车牌进行倾斜校正、投影法对字符的分割、模板匹配法对车牌字符的识别,并通过实验实现了车牌字符的分割和识别。本文所提出的针对多车牌快速定位的方法,通过在实际生活中的应用发现,非常适用于小区的车辆管理以及地下停车场等应用领域,具有一定的研究价值和社会经济效益。