随着我国车辆的不断增加,智能化交通管理已成为一种发展趋势。车牌识别技术在智能化交通管理中占据着非常重要的应用,广泛应用于智能停车场、高速车辆监控以及电子警察等。论文针对传统车牌识别系统成本高、识别率低等特点,研究了基于ARM的嵌入式车牌识别系统。论文分析了车牌识别研究背景及现状,提出了车牌识别系统的总体方案设计,设计了一种基于ARM的嵌入式linux智能车牌识别系统,该系统硬件采用S3C2440作为硬件平台,结合软件平台linux操作系统实现了图像采集、图像处理等功能。在车牌定位方面根据车牌的矩形特征和灰度特征去除伪车牌区域,完成了车牌的准确定位;在字符分割算法方面利用灰度级跳变去除边框,并根据汉字特征采用了改进的垂直投影法进行字符分割;在字符特征值提取方面对于13点特征值提取法进行了改进,提出了21点特征值提取法;最后采用改进的分组BP神经网络进行字符识别。嵌入式linux系统设计包括建立交叉编译工具链并根据选择的硬件平台进行了U-Boot移植、内核剪裁移植、文件系统制作;在宿主机linux系统中安装并使用OpenCV实现了嵌入式车牌识别系统程序的编写,最后将OpenCV库和车牌识别程序交叉编译后移植到ARM开发板运行,经测试车牌识别系统运行稳定。结果表明本系统采取的定位、分割算法以及改进的BP神经网络识别算法能够满足车牌识别准确度的要求,实现了车牌自动识别功能。