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车牌自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分，可用于道路收费、交通管理等领域。与传统的车辆管理方法相比，它大大地提高了管理效率与水平，节省了人力、物力，实现了车辆管理的科学化、规范化，对保持良好的交通秩序起到了一定的保障作用，因此有着广泛的应用前景。
车牌识别系统主要由车牌定位、字符分割、字符识别三大部分组成。本论文主要通过运用数字图像处理的相关理论，并结合计算机视觉与BP神经网络技术，较深入地分析研究了一个完整的车牌识别系统。由实验所得的结果可知，本系统能较准确地定位车牌、分割并识别车牌中的字符。从中可以得知：多种预处理与识别技术有机结合能提高系统识别能力，在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势。