从1886年首辆汽车出现之后,伴随机械、电子以及时代的发展,汽车的数量亦迅速上升。此给道路交通的管理造成了一连串非常严重的问题,造成了非常严重的社会问题。当代交通管理日益遭受到交通事故频发、道路路况损坏严重、生态破坏、交通拥堵等问题所造成的困扰。我国实施的的《道路车辆外廓尺寸、轴荷及质量限制》,其目标为增强对于车辆改装的法律监督管理力度。所以对整车检测与自动识别技术的探究拥有十分重大的现实价值以及理论价值。本文研究的基于图像检测方法的车辆自动识别系统上位机软件开发和应用为交通出行提供了便利。获取的车辆图像需提取边缘信息进行检测,并通过网络化信息整合平台进行信息整合与处理。通过分析图像检测方法的车辆识别技术原理与系统结构,论文研究了车辆信息的网络化整合方法,搭建了由车辆尺寸和车牌等信息整合的网络服务平台,以达到车辆信息资源的高效利用和科学化管理。论文研究了车辆自动识别系统的原理与实现,利用Web和关系型数据库MySQL相结合的数据交互与管理方式,采用基于MVC模式的Laravel框架,对车辆尺寸和车牌信息整合的网络服务平台进行了搭建。通过灰度直方图个数来将图像进行分割,并根据Otsu算法对分块图像进行多阈值选取,再利用Canny算子对每个子图像进行边缘检测。论文还构建了车辆自动识别系统中信息整合应用软件,实现了车辆通知邮件发送服务、车辆违规消息推送服务以及车辆数据信息整合以Excel形式导入导出服务。本文的研究内容和方法属于智能交通管理领域中十分重要的技术手段之一,更是运用科技手段实现智能交通管理的一项有益的尝试。