車牌識別技術(shù)和定位系統(tǒng)的研究，在我國已經(jīng)有十余年的發(fā)展，該系統(tǒng)目前應(yīng)用仍處于起步階段，該系統(tǒng)采用成熟的大規(guī)模投資還沒有出現(xiàn)，車牌識別系統(tǒng)作為提高交通管理的有效工具，技術(shù)水平依然需要完善。當(dāng)今許多實際應(yīng)用場合，如在繁忙交通路口臨時對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查，則監(jiān)視區(qū)域比較復(fù)雜，現(xiàn)有識別方法無法直接應(yīng)用；而且多數(shù)情況下，同時出現(xiàn)多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現(xiàn)有的識別方法也不能很好適應(yīng)多變的環(huán)境。在現(xiàn)代交通行業(yè)發(fā)展過程中，車牌的識別體系是制約交通管理實現(xiàn)科技化的因素，該課題研究的車牌識別體系大大降低了交通管理工作的復(fù)雜程度。車牌自動采集和管理及其他相關(guān)信息流量管理，園區(qū)車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術(shù)的一個重要的研究課題。

車牌的組成在我國都是一樣的，由各地的省會簡稱、24 個英文字母以及10個阿拉伯?dāng)?shù)字組成的。本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分割的字符進行識別。車牌的定位是指在圖像中提取車輛車牌范圍內(nèi)的圖像，一旦車牌的定位系統(tǒng)有誤差將直接影響到后面字符的分割與字符的識別，這是車牌定位系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。字符識別的方法有很多，本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分割的字符進行識別。字符識別中對特征值的選取是非常重要的，特征值選取的好壞直接關(guān)系到識別的準確度。

該系統(tǒng)將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后，會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內(nèi)容發(fā)展空間很廣泛，它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠遠達不到的，這對交通發(fā)展領(lǐng)域有深遠的影響。

文章對計算機圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識進行車牌識別的方法并重點研究，對在較為復(fù)雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進行了重點研究，在識別上取得了良好效果。

其次，車牌識別系統(tǒng)的識別速度也很關(guān)鍵。識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應(yīng)用的要求。其基本工作過程如下：1）當(dāng)行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時，會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應(yīng)用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。