基于图像处理和模式识别技术的牌照识别系统(license plate recognition system,LPRS)是智能交通管理中的重要研究课题之一,它利用计算机图像处理、模式识别和人工智能技术,对视频交通图像进行处理、分析和识别,从而提取车牌信息,为交通管理、收费、调度、统计提供依据,它的应用非常广泛。概括起来说,牌照识别系统可以有以下几方面的应用：①车辆收费管理；②出行时间测量；③公共停车场安全防盗管理；④机场、港口等出入口车辆管理；⑤道口检查站车辆监控；⑥小区车辆管理；⑦闯红灯等违章车辆监控；⑧交通流量检测；⑨交通控制与诱导；⑩被盗车辆及特种车辆的鉴别。本文在分析了近年来一些典型识别算法的基础上,最终提出了一有效的算法对车牌进行识别。车牌自动识别系统分为车牌定位、车牌字符分割和字符识别三个部分。在车牌定位方面,首先,介绍了车牌定位前的预处理技术,包括图像的灰度化、二值化、图像的边缘检测和滤波处理,这些处理可以提高图像质量,突出车牌信息,有利于车牌的定位。接着介绍了几种常用的车牌定位方法,对这几种方法进行分析,最后本文提出一种改进的投影法对车牌进行定位。在字符分割方面,介绍了车牌的二值化、几何校正等各种算法,然后分析了目前常用的车牌字符切分方法,最后提出了基于垂直投影法的字符切分方法,对车牌字符进行两次切分,达到了很好的效果。在字符识别方面,介绍了目前常用的字符识别方法,在研究了基于BP神经网络的字符识别方法的基础上,对其进行了改进,提出了一种改进的BP神经网络的字符识别方法。实验证明,本文提出的方法是有效的,具有较强的理论指导意义和实用价值。