随着社会经济的不断发展和人们生活水平的日益提高，整个社会对交通运输的需求不断增大，道路上的车辆越来越多。汽车在为人们提供各种便利的同时，也向人类提出了巨大的挑战。因此，智能交通系统的应用势在必行。车牌自动识别系统作为智能交通系统中的一个分支，在大型停车场的管理系统、公共安全、交通管理及有关军事部门中都有着特别重要的实际运用价值，正日益受到人们的重视。以此同时，嵌入式系统已经深入到了社会生活的各个方面。车牌识别技术作为智能交通系统的重要方面，它和蓬勃发展的嵌入式系统相结合，有着重要的理论意义和广阔的应用前景[1]。 本文首先简要论述了嵌入式系统和车牌识别系统的研究现状及意义，给出了本文所研究的意义和目标。在算法研究方面，首先对于车牌识别流程中所常用到的各基本算法进行了优化整合。对二值化、边缘检测、车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别、字符归一化、模板匹配等车牌识别系统中的算法进行了优化设计，并详细的分析和阐述了各算法的实现步骤。在系统构成方面着重介绍了基于ARM系列的PXA250系统工作平台、基于Linux的嵌入式操作系统和采用GNU工具链的交叉编译环境。在系统软件设计方面，首先基于系统的功能定义及目标平台的硬件环境自行设计出了嵌入式Linux系统并移植到了开发板上，然后采用模块化的编程思想来实现了车牌识别系统中的各算法，最后将实现好的车牌识别系统移植到了开发板上。 经过大量的实验验证，本系统能够较准确的定位、分割和识别车牌，并且对车牌的倾斜、变形等情况均有较好的抗干扰能力。