随着社会的发展、生活水平的提高,人们对机动车的需求量也进一步加强。因此,机动车安检机构的工作量也随之加大,但是现有的机动车安检机构仍还有很多不完善之处。许多机动车安检机构为了自身的经济利益会不顾国家的相关规定,借各种投机取巧的方法来提高机动车的检测合格率,并以此来吸引车主前来检车,从而获得更高的利益。因此,需要建立出一套基于计算机图像技术的机动车安检机构监管系统,加大对机动车安检机构的监督和管理。针对这一背景,本文分析了建立机动车安检机构监管系统的必要性和所需的关键技术,对监管系统的总体结构进行设计,结合实验过程,建立基于图像检索技术的机动车安检机构监管系统,解决机动车安检机构存在的问题。在视频的采集及图像处理部分,本文通过监控摄像头和视频采集卡等硬件设备完成对车辆安检过程中的视频监控,结合实际情况分析在图像采集过程中产生各种缺陷的原因及消除这些缺陷的图像处理方法:灰度拉伸、中值滤波和梯度锐化。并针对牌照区域的特点,采用水平和垂直投影法、Hough变换法完成了对车牌部分的定位和倾斜车牌的校正。在车牌字符分割的部分,本文借鉴传统的基于垂直投影图法的字符分割方法,同时结合实际车牌情况,提出了对粘连和断裂字符的处理方法。在字符识别部分,利用BP人工神经网络作为分类器,将字符的灰度特征、纹理特征及轮廓特征作为参数输入神经网络,进行了神经网络训练,并对识别结果进行了实验分析。在图像检索算法设计的部分,根据监管系统的要求,本文采用二分检索算法来实现视频中关键帧图像的提取,完成从视频中检索图像的过程。本文通过对数字图像处理方法、图像识别以及图像检索算法的研究,建立了基于图像检索技术的机动车安检机构监管系统。通过图像识别和图像检索的实验,实现监管系统对机动车安检机构的监管功能。