智能交通的一项重要技术是车牌识别技术。如果被捕车辆的图像或视频能够准确及时地返回车牌号码，便于车辆管理，也可以及时处罚违法车辆，同时该系统的即时性和准确性在中也是非常重要的。自引入自动车牌识别技术以来，它受到了广泛的关注。它可以应用于道路和桥梁收费站，公路流量观测站，城市监控系统，港口和机场，停车场和军事防御工事入口。在运输系统中，提高车辆监控和运输系统管理的自动化程度。由于它在智能交通控制管理中发挥着越来越重要的作用，西方发达国家的研究人员对其进行了广泛的研究。
 

　　目前，有许多算法，以及车牌识别系统的总体框架。如图所示，经过多年的研究，一些已被用于交叉路口，车库管理，交叉路口，高速公路和其他场合。但是，由于需要适应各种复杂的背景，再加上需要识别的各种车辆，颜色的变化，以及不同天气变化引起的不同照明条件的检测。因此，当前  系统或多或少存在问题。随着计算机性能的提高和理论技术的发展，这项技术将日趋成熟。以下是我们设计的自动车牌识别系统的组成简介。完整的车牌自动识别系统通常由图像采集，车牌定位，车牌字符分割和车牌字符识别组成。

　　车牌自动识别系统是一个以微处理器为核心,基于图像处理、模式识别等技术的高度智能的电子系统,这个系统主要有摄像头、视频采集接口、辅助照明装置、计算机和识别软件组成。
 

　　在自然光较暗或夜间影响识别效果时,自动开启辅助照明装置提供摄像光源。当车辆通过关卡,经过车体位置传感器的敏感区域时,传感器发送一个信号给图像采集控制部分。采集控制部分控制摄像机采集一幅汽车图像送至图像预处理模块,由预处理模块对输入图像进行预处理后送入计算机内。计算机内的软件模块从输入图像中找到牌照的位置,对牌照作字    符切分,得到各个字符的点阵数据。字符识别模块从点阵数据中提取字符特征数据,与模板库进行匹配,给出识别结果。识别结果和图像存入数据库中,留待以后车牌查询和交通流量统计。现阶段,一个典型的车牌自动识别系统都是由车辆检测,车辆图像采集,图像预处理,车牌子图像定位,车牌字符分割,字符识别这几个过程组成,一般的工作流程,如图所示

车牌识别系统详细工作流程
 

　　其中,车辆检测装置一般使用红外感应线圈,它可以检测当前是否有车辆通过。近年来,随着视频检测技术的发展,有的己经使用视频流检测系统,检测是否有车辆通过。车辆图像采集部分一般是一个高质量的摄像头,当检测装置检测到有车辆通过时,图像采集部分开始工作,拍摄到包含有车辆牌照的车牌图像。并把拍摄的图像传入计算机或者特定的处理器,以后的步骤由计算机完成。计算机完成牌照图像定位,字符分割,最终完成对车牌的字符分割。
 

　　以上几个过程,前一步是后一步的基础,在整个系统工作时,只有处理好每一个过程,才能保证最后快速,准确的把字符识别出来。