自1885年第一辆汽车问世，汽车在人类的生活中充当着很重要的作用，1000名日本人中有591辆汽车；在100名美国人中，有79人拥有汽车，在许多美国家庭中，他们甚至拥有不止一辆汽车。

国内汽车市场在近几年也已爆炸性的增长率不断扩大。作为人们生活的一部分，汽车带来的问题也层出不穷。有使用就需要有监管，为此人们设计了公路交通管理系统。城市交通的自动化管理是未来交通管理最必然的发展方向，车牌识别系统是智能交通系统中的核心一环。机动车辆号牌是区分车辆间最显著的标志,准确高效的采集号牌信息成为关键。

从80年代中期开始，ARGUS英国Alphatech公司就开始了名为RAUS的车牌自动识别系统的研制。ARGUS的车牌识别系统的识别时间约为100毫秒，通过ARGUS的车速可高达每小时100英里。还有Hi-Tech公司的See/Car system,新加坡Optasia公司的VLPRS等。另外日本、加拿大、德国等发达国家都有适用于本国的车牌识别系统。国内在90年代也开始了自己的车牌识别系统的研究。目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼，香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等。

车辆号码识别已经取得了广泛的应用，如电子警察、公安卡口、高速公路测速与收费、停车场管理、天网监控、专车专停管理等，特别是在电子警察和公安卡口以及高速公路等领域，基本都已具备了车牌识别功能。

车牌识别行业已具备一定的市场规模，粗略估计，行业的潜在市场覆盖率为30%-40%左右(公路卡口比例最高)。总体而言，车牌识别行业处于发展期。

车牌识别行业发展的主要瓶颈在于技术，识别率是当前衡量技术的最主要指标，直接决定了其在终端的应用价值。所以识别率的改进是车牌识别技术发展的最主要方向，也是决定车牌识别能否取得更广泛应用的关键因素。

虽然车牌识别技术已得到很大发展，但是仍然存在难点。这些难点集中体现在以下几个方面：由于光照、大雾、沙尘暴等天气影响，导致采集到的图像质较低，字符受到噪声干扰，造成部分目标图像被背景图像掩盖，降低车牌字符识别的准确率；我国车牌的特殊性：我国车牌的字符包括中文、数字和英文字母。由于中文字符的笔画较为复杂，在对中文字符进行二值化处理后，容易造成笔画模糊，从而导致错误的识别。同时在对车牌字符识别时，需要对英文字母和数字进行混合识别，受部分英文字母和数字字符相似的影响，会造成英文字母和数字的误识。我国车牌识别颜色的多样性，比如蓝色白底、黄底黑字、黑底白字等，在利用车牌颜色的特征时需要考虑多种情况，增加了额外的工作量。并且我国牌照，尤其是货运车牌照质量较差，安装不规范。有些车主不注意车牌的保养，车牌污迹严重，难以识别，另外在交通部明令禁止的情况下，依然有司机使用虚假牌照。这些问题对于车辆牌照的识别都是很大的考验。

基于以上现状，研发出一种在我国普遍适用、高效精准的车牌识别系统具有重大意义。

2. 研究的基本内容与方案

本次设计是建立在数字图像处理技术基础上对车牌识别系统展开的。基于图像的车牌识别系统是计算机视觉与模式识别技术在智能交通系统中的重要实践,多数应用在快速道路的车速检测和一些停车场的进出管理以及现在比较高科技的智能检测等。