【摘 要】
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车牌识别系统（LPR）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，把计算机视觉理论和技术应用于车牌自动识别的专用系统，是计算机视觉处理与模式识别技术在智能交通领域申的综合应用，同时又涉
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车牌识别系统（LPR）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，把计算机视觉理论和技术应用于车牌自动识别的专用系统，是计算机视觉处理与模式识别技术在智能交通领域申的综合应用，同时又涉及图像处理、人工智能、信息论、通信技术和工程学等技术。在现代交通收费管理系统中发挥着非常重要的作用。为了提高系统的识别率和鲁棒性，仔细分析四个模块设计中的重点和难点，并提出解决方案。参照目前的研究现状重点分析BP神经网络，提出一套附加动量法改进BP算法的设计方案，通过对比实验，验证了改进算法方案的有效性。实验证明，该文所采用的方
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