文献综述 一、课题背景 车牌自动识别系统在交通管理中占有重要的地位，可以用于自动收费系统、停车场管理等。

现在较为常用的车牌字符识别方法有: 神经网络、模板匹配、特征匹配和支持向量机。

汽车牌照自动识别技术可用于道路交通流监控、交通事故现场勘测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、智能园区管理等方面，在现代交通监控和管理系统占有很重要的地位，因此汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。

汉字识别学科上属于模式识别和人工智能的范畴，是文字识别技术的最高峰；应用上是汉字处理信息系统中的一种高速自动输入方式。

汉字识别也是智能计算机智能接口的一个重要组成部分。

当前，国内外正在开展汉字识别的研究，它涉及到模式识别和图像处理、人工智能、形式语言和自动机、统计决策理论、模糊数学、计算机、汉字信息处理等学科，也涉及到语言文学，是一门综合性的技术。

二、研究现状 近年来，基于图像的车牌识别系统的研制引起了许多学者的广泛兴趣，比如北京理工大学、华中科技大学、中国科学技术大学等一些高校中的王晓光、赵丹青、宋建才一般学者都对这方面有所研究，尤其是汉字识别，其中包括支持向量机（SVM）、基于边缘检测和Hough变换的汽车牌照定位方法和基于图像投影的车牌字符分割方法、基于自组织特征映射网络的车牌照汉字识别方法、基于小波的车牌汉字特征提取等各种方法，这些都对汽车字符识别有很大的贡献。

三、汽车牌照识别原理 汽车牌照识别系统的基本工作原理为：当系统发现有车辆通过时，触发图像采集系统，CCD摄像机摄取包含车辆牌照的图像，将图像通过视频采集卡输入计算机进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，规一化后输入字符识别子系统进行识别。

其中关键技术包括车牌定位、灰度（或彩色）图像二值化、字符切分及字符识别等。

首先要求正确可靠地分割出车牌区域，方法包括Hough变换以检测直线来提取车牌边界区域、使用灰度分割及区域生长进行区域分割，或使用纹理特征分析技术等。