汽车牌照自动识别是一种重要的交通信息获取技术，是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。它对于交通车辆的管理、智能交通系统、自动收费系统、区域车辆管理、停车场管理等都有十分重要的意义。车牌自动识别系统包含两部分：车牌定位和车牌识别。在车牌定位算法的研究中，先对图像进行了预处理，包括RGB图像的灰度化、灰度图像的增强、滤波以及二值化等，然后分析了我国车牌的特点，并且根据我国车牌的特点，运用基于车牌投影特征和先验知识特征的行扫描方法对车牌区域进行定位。车牌识别部分包括车牌字符的分割和字符的识别两部分。在字符分割部分先对车牌进行校正，再利用车牌字符的先验知识，根据字符的宽度和间距等信息，运用垂直投影方法进行字符的分割，实验表明这种方法简单、实用，获得较好的分割效果；在车牌字符识别部分先对分割的字符进行归一化，然后运用粗网格法和投影浓度法提取字符特征，最后着重分析了神经网络的理论原理和在字符识别中的应用方法，并且运用BP神经网络对字符进行识别。经过大量实验验证，本系统能够较准确的定位、分割和识别车牌。并且对车牌的倾斜、变形等情况有较好的抗干扰能力。