随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。车牌自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度，这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。

在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。

目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。随着汽车数量的迅速增加，车牌识别技术提出了巨大的经济价值和现实意义。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。

车牌识别系统近几年发展火热，在各地已经有实际的应用，其应用范围主要在车辆检测、城市交通管理、收费管理、公路超限治理等方面，前景广泛。汽车自动检验设备配有车牌的识别系统，其自动性能不断增强，这样大大减少了车辆检验的整体时间，从而使待检汽车排队的长度缩短，取得了明显的社会效益与经济效益。通过有效管理业主的月租车，物业员工的内部车辆和来访车辆，社区每月租车可以自动进出，车辆可以按时收费，提高社区车辆管理效率。基于车牌识别的智能管理系统能够更好地解决现行管理中面临的种种难题，在各行各业都有着举足轻重的作用。