随着城市规模的扩大和经济的飞速发展,道路交通负荷和交通拥挤现象日益严重,交通供需矛盾日益突出。针对出现的问题,智能交通系统应运而生,它可以提高交通运输效率、改善交通拥挤状况、保障车辆安全运行,为交通运输提供更有效的管理手段,为民众提供更好的服务。近几年,中国许多城市开始采用基于车牌识别的交通信息采集技术来辅助进行道路交通管理。该技术能够得到城市道路行驶车辆的实时监测数据,该数据具有持续生成且数据量大、时间空间相关等特性。目前基于车牌识别数据的智能交通相关的研究较少,高成本的车牌识别系统仅能实现交通监控、流量检测等较为简单的功能,使其性价比较低,因此如何充分利用车牌识别数进行智能交通的相关研究是当前的研究热点。本文首先研究了当前交通信息采集技术、车牌识别系统及其采集的数据特点。针对可能出现的错误数据及缺失数据,给出了相应的识别与修复方法,在数据处理后得出旅行时间的估计值。第二,提出一种基于车牌识别数据的城市道路交通状态判别方法,该方法基于模糊理论实现交通状态判别,并利用青岛市某路段的车牌识别数据对该方法进行实际检验,结果证明该方法确实有效。第三,研究了基于车牌识别数据的旅行时间可靠性分析,发现城市道路旅行时间符合对数正态分布,对对数正态分布函数的性质及旅行时间可靠性的相关指标进行了分析。本文选取缓冲指数作为旅行时间可靠性指标,确定了基于车牌识别数据进行旅行时间可靠性分析的一般流程,通过某路段实际数据进行仿真分析证明了方法的有效性。