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1. 研究目的与意义

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。车牌识别(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满足实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用

2. 国内外研究现状分析

国内外都有大量关于车牌识别方面的研究的报道。国外这方面的研究工作开展的比较早。其中有代表性的工作有：R．Mullot等(1991)开发了一种既可以用于集装箱识别，又可用于车牌识别的系统，YuntaoCui(1997)提出了一种车牌识别系统，EunRyung等(1995)利用图像中的颜色分量，对车辆牌照进行定位识别，R．Paris(1998)利用DSP和神经网络技术开发出了一套车牌识别系统，他在字符识别中使用了一种非传统的DFT技术，据报道效果不错。YoungSungSoh(1994)开发出一套实时车牌识别系统，据报道该系统的车牌定位正确率达到99．2％。日本人Thanongsak开发的～套车牌识别系统全天识别率为84．2％。Luis开发的系统全天识别率达到90％以上，天气不好的情况下达到70％。

国外还有许多关于车牌识别系统的报道，由于他们起步较早，总体来讲其技术水平高于国内。国内也有大量的学者从事这方面的研究，中国科学院自动化所的刘智勇等(2000)发表文章，他们在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99．42％，切分准确率为94．52％，从当时来看这是一个非常高的指标，他们这套系统后来和汉王公司的车牌识别系统有很大的关系。。华南理工大学的骆雪超，刘桂雄等(2003)提出了一种基于车牌特征信息的二值化的方法，该系统对效果较好的车牌的识别率达到96％。浙江大学的章东平等对车牌识别系统中的车辆牌照的字符的切分算法进行了深入的研究，并提出了几个经验系数。刘庆祥等为了方便后续的算法，专门研究了如何将彩色的车牌图象转换成灰度图象。国内还有许多学者都在进行这方面的研究，并且取得了大量成绩。

3. 研究的基本内容与计划

对车牌号识别软件设计进行硬件，软件进行相关设计，利用matlab进行数据的计算和编程，自行完成系统的制作，实现预期功能。

1、准备工作---撰写开题报告（第1周第3周）

2、分析论证并确定设计方案（第4周第5周）

4. 研究创新点

车牌识别系统大都采用VC 或者MATLAB，但MATLAB绘图功能强大，语言简单，自由度大，可移植性好。而字符的识别方面，主要应用模板匹配的方法。模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高。所以本课题拟设计一套基于MATLAB模板识别方法的车牌识别系统