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。文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。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。车牌的底色检测车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。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。

车牌识别系统的主要构成分析

目前相对多见的车牌识别系统***为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。智能停车场系统发展至今，经历了很多历程，由人工取卡进出停车场的方式逐渐地发展到蓝牙读卡远距离识别、再到现在普遍被认为进出停车场方便的车牌识别停车场系统。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作

字符的分割，每个字符的分割位置都需要通过相关的投影信息来确定位置。字符的识别是将字符进行分类，把汉字、数字字母及数字输入不同的网络进行训练测试。车牌的规格，参照公an部在年发布的《中国人民共和国机动车号牌》，中国现行的车牌制度之中，存在四类牌照，按照底色和字色分别为：蓝白、黄黑、白黑或红、黑白。车牌识别设备有车牌识别摄像镜头和车牌识别控制器，车牌识别控制器与测量仪连接，利于图像数据的识别、交换；车牌识别摄像机主要完成被测车辆号牌自动识别比对，同时联网从数据库中调阅机动车的信息。