1.课题意义：

随着中国经济的快速发展，汽车行业出现欣欣向荣的景象。目前，中国的汽车拥量世界第二，销售量世界第一。怎样管理好车辆则成为一个日益突出的问题。汽车牌照作为车辆唯一、外在、可见的合法身份标记，是管理车辆，维护交通秩序和安全的一个重要切入点。

我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统。作为智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）中的一个组成部分，车牌识别技术是其中的研究重点。

1.国内外现状：

车牌自动识别技术的研究国外起步地较早。早在20世纪80年代，便有一些零零散散的图像处理方法用于车牌自动识别的某些具体应用。在这个阶段，车牌自动识别技术的研究还没有形成完整的系统体系，一般采用简单的图像处理方法来解决某些具体问题，并且最终结果通常需要人工干预。

进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割(Image Segment)、特征提取(Feature Extraction)和模板构造(Template Formation)、字符识别(CharacterRecognition)等三个部分，完成车牌的自动识别。R.A.Lotufo使用视觉字符识别技术(Optical Character Recognition Technology)分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器(Statistical Nearest Neighbor Classifying System)与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破，但还没有考虑识别实时性的要求，识别速度有待进一步提高。

由于我国的车牌格式和国外有较大的差异，所以对于国外的车牌识别系统的研究技术，我们只能进行参考，不能进行直接应用。虽然我国车牌的识别需要识别汉字，但是对于英文字母和数字的识别，我们可以借鉴国外的研究技术。

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。另外西安交通大学的图像处理和识别实验室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学自动化系等都做过类似的研究。