车辆牌照识别系统是一个基于图像处理、人工智能、模式识别等技术的高度智能的自动化系统.它可以广泛地应用在公路和桥梁自动收费管理系统,公路流量观测系统,城市车辆安全监控系统,智能交通系统,门卫系统等多种场合,对智能交通自动化管理具有重要的意义.随着智能交通管理系统的发展对车牌识别系统适用性、准确性的要求也不断的提高.该文提出的动态车牌识别系统正是对原有车牌识别系统的进一步改进,提高了车牌识别系统的实时性、准确性以及适用范围.使车牌识别系统能够真正的实现智能交通管理系统对交通情况进行实时监控的要求.该文主要包括以下内容:1.在对车牌图像的预处理方面,该文提出了基于色彩变换的二值化方法和基于数学形态学的非车牌区域填充方法,该方法可将车牌区域尽量明显突出的保留在二值图像上.2.该文还提出了基于BP网的车牌图像检测方法以及基于人工神经网络识别结果的车牌定位方法,该方法可以通过提取特定的特征来识别一幅图像中是否包含车牌区域,如果有则能够将车牌区域先确定在一个比较小的范围内再进行准确的定位.3.对于车牌识别系统的字符切分部分该文提出了基于彩色模型的二值化方法以及基于生长算法的字符切分方法,该方法能够取得良好的字符切分效果.实验表明,该文提出的算法对光照强度的变化和复杂的背景不敏感,对牌照区域的确定准确、快速,系统设计、功能分布比较合理,能够满足实时识别的要求,较好地保证了识别的准确率和鲁棒性,取得了预期的效果.