该文研究了智能交通ITS(Intelligent Transportation System)领域的重要组成部分——汽车牌照自动识别技术.经过大量的调研工作,并对当前国内外该技术的研究成果和发展方向进行了学习和思考,然后针对其中的三个关键技术——车牌定位、字符分割和字符识别——进行了深入的研究,提出了一些新的算法和思路.在车牌定位方面,该文提出一种在灰度图像上的基于模板的最大方差定位算法.该算法通过水平差分、二值化等图像处理方法,突出了图像中车牌的轮廓,然后以方差作为判据实现车牌的定位.这种算法运行速度很快,对不同情况下的汽车图像进行定位,算法运行时间都在200ms以内,定位成功率达到99.3﹪.在字符分割方面,该文提出了一种基于知识的字符分割算法.该算法利用车牌图像垂直投影图的分布特点来分割车牌字符,并以车牌字符排列的特征(字符大小、字符间距等)为依据,利用内外双层反馈网络,对分割后字符的位置进行校验.该算法能检测出分割错位的字符,可以处理残缺车牌的字符分割,具有很好的抗噪性能.在字符识别方面,将句法模式识别应用于字符识别中.由于句法模式识别采用形式语言理论的推理方式,所以可以忽略待识别字符的尺寸大小,并且易于计算机实现.在文章的最后,对全文进行了总结,并对今后的工作进行了展望.