随着社会私有车辆的逐步增多,公路上的车辆超速、超载以及日常丢车的现象越来越严重,车辆牌照是车辆的唯一身份标识,因此车牌识别功能的应用范围相当广泛。本文研究的工作包括:实现抓拍闯红灯信号交通违法行为的功能和记录所有经过的车辆并进行黑名单实时比对报警功能和车辆号牌自动识别功能;实现违章识别与判断和处罚功能,可以自动识别车辆是否按交通规则行驶,并记录车辆违章证据,做到执法有据;实现了信息查询功能,可将检测到的信息以数据库形式存储起来,然后提供查询功能,允许用户输入多样化的查询条件进行信息的汇总和对比分析。经过系统需求分析和设计实现,该系统己经开始部署运行,目前运行状态良好。经过测试和实验,本系统能够正常检测车辆信息并进行信息传输和维护以及查询。本文创新之处在于:在现有的车牌识别聚类算法中,K均值、C均值聚类车牌图片识别算法在软件工程领域具有较大应用优势。但是上述算法产生的聚类中心点数目往往过多且中心点的选取上往往会产生局部最优解的问题。针对这两方面的问题,本文结合遗传算法的相关理论,采用双重遗传算法优化中心点的选取过程,并提出了DGC均值模糊聚类算法。该算法首先采用第一重遗传算法实现对聚类中心的优化,通过遗传种群群体个体的分析来确定遗传中心的个数;其次,本文算法以个体为中心进行一次聚类,得出第二重遗传算法个体适应度,从而确定聚类中心的全局最优解。