高速公路收费系统是高速公路管理系统的重要组成部分，也是智能交通系统中的一个重要分支。随着国内高速公路网的逐步扩大和汽车数量的不断增加，高速公路收费系统面临前所未有的考验。为了提高收费系统的效率，杜绝高速路上的作弊行为，本文利用图像处理技术来辅助完善收费系统，针对高速公路收费系统中的图像处理、模式识别等关键技术进行了深入的研究。本文的研究具有很大的理论和现实意义。 车牌识别是本文的主要研究内容，其中包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四个部分。 1．图像采集部分 针对实际中遇到的问题，在采集设备的选取方面做了大量的尝试，提出了一系列有效的措施。 2．车牌定位部分 提出了一种基于字符垂直边缘纹理特征的车牌定位法。 3．字符分割部分 提出了先用多角度平行线扫描车牌法对车牌进行水平分割，然后利用变长模板匹配法进行垂直分割的方法。 4．字符识别部分 分别对汉字和数字字母设计了两个识别器，其中，针对数字与字母，本文提出了一种基于字符结构特征的字符识别方法。 在实际工程实施当中，算法得到了很好的改善和优化，取得了比较好的效果。同时，本文还对基于模糊集方法、神经网络法以及根据3D车辆模型进行模型匹配的车型识别方法进行了初步的研究。 采用本文核心技术开发的车牌识别系统已在部分高速公路试用，并取得了比较满意的效果。