智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)运用计算机等高新技术改造传统交通运输系统,从而达到增强系统运行效率,减少能源消耗等方面的目的,它对未来世界交通系统的发展有着深刻的影响。车辆牌照识别LPR(License Plate Recognition)技术是ITS的核心技术之一,它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分,其中字符识别是该系统的关键技术。车牌识别系统最基本的要求是快速准确。本文研究和分析了一种基于非OCR(Optical Character Recognition)的车牌识别系统,该系统研究了车牌识别的各个关键环节,包括了图像的灰度化及二值化、字符的归一化、字符的识别,其中字符识别部分采用非OCR方法,此方法在车牌识别领域的应用是一次创新的尝试。针对该系统进行了大量实验,在此基础上提出了二次识别技术。最后,本文将该系统与传统的神经网络方法进行了比较,并尝试将二者取长补短地结合起来。本文算法简单、快速、准确率高,本系统己经通过测试,满足车牌识别系统实时性、通用性、和准确性的要求,具有一定的应用价值。