车辆牌照识别系统是现代智能交通系统中一项重要的应用技术,对交通系统中车辆管理智能化起到关键作用。基于路面上行驶中的车辆牌照自动识别系统具有适应性强、智能化程度高,已经成为了智能交通管理系统中的重要环节。本文在对动态车辆牌照识别系统进行了研究,完成了以下工作：1.给出了车牌图像预处理方法,研究了车辆牌照区域的检测与定位；介绍了车辆牌照图像经过图像预处理、灰度化处理、滤波处理、图像增强处理、图像二值化等一系列的操作和处理,能有效地改善采集图像质量,为车辆牌照图像的定位、字符分割及字符识别处理的速度、识别精度等性能的提高奠定基础。2.详细研究了基于车辆牌照的定位方法、定位算法、字符分割方法和字符识别的方法等相关知识,提出了以边界分割为基础,基于垂直投影的字符分割方法,该方法简单有效的车牌定位、字符分割与识别的方法,需要在字符间和字符内的间隙处得到字符在竖直方向上的投影的局部最小值,根据最小值的位置分割出字符；在汉字识别方面采用以神经网络为基础的模板匹配的字符识别方法。3.提出了一种基于改进的神经网络和改进的模板匹配方法来进行字符识别,通过对沈阳某商场地下停车场的管理改造工程进行设计,采用车辆牌照识别系统对该地下停车场进行管理,将算法在该系统中得以实现。通过试验仿真验证了算法的有效性,其优点是克服了模板匹配对数字、字母和汉字分别寻找形状子图像的困难,并利用了神经网络来识别中文字符,通过试验结果表明,字符识别率得到了提高,取得较好的效果。4.提出了针对车辆牌照识别应用的基于神经网络和模板匹配的车牌字符识别算法,很好地解决了车牌字符的字体黏连、分割不准确的问题,较以往的算法相比具有较高的识别