本文首先对目前国内外海关监控应用背景做了简单的介绍,然后针对国内的青岛海关监控的主要应用技术及存在的问题作了介绍和分析,并提出自己的解决方案来完善目前的海关监控,主要是对关键环节——货物装/卸船环节的实际监控,本文主要讨论在这一环节的监控中进行基于图像处理技术的集装箱号码和货运汽车车牌识别算法研究,集装箱号码与汽车牌照识别具有非常高的相似性,因此我们以箱号识别系统为例介绍了我们所用算法。首先,利用图像灰度化对实际捕获的图片进行灰度化,以提高运算速度,然后,为了去除图像噪声,进行了中值滤波,采用最大方差法进行二值化,基于二值化结果进行top-hat检测,基于检测结果,利用数学形态学去除不必要的噪声及干扰,然后利用投影技术进行箱号区域定位。定位之后,利用投影进行字符切割,切割之后的字符经大小归一化后送识别系统。对于号码识别,我们分两类进行讨论,对于比较复杂的汉字模式,采用了主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和径向基(Radial Basis Function, RBF)神经网络的方法进行识别,而为了提高训练速度,采用了群优化算法—粒子群算法。对于字母和数字识别,我们设计了四个不同的分类器,然后,将四个分类器的结果利用Bayes算法进行集成。实验证明,我们的算法可以取得较好效果。最后对整个工作进行了总结并对后续工作进行了展望。