随着经济的发展和道路交通事业的发展，以计算机图像处理技术，通信技术和信息管理技术为核心的智能化道路交通监控和管理系统在道路交通安全管理领域和小区的智能化管理得到了广泛的运用。车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节。目前的牌照识别系统不仅实现价格的比较高、机动性能差，还存在着识别速度慢，识别率和稳定性差的问题，而且，因为整个系统都是基于通用计算机地软件，不利于软件知识产权的保护。经过分析牌照识别算法的特点和DSP芯片以及DSP系统的特点。我们确定用DSP实现牌照识别。无论在性能上，成本上，机动性上还是知识产权保护上都有着巨大的优越性。本论文的工作分为两个部分。一个是基于Visual C++的汽车牌照识别算法研究，包括汽车牌照区域的定位和牌照字符的识别两个部分。在识别算法研究过程中，采用了BP神经网络的识别算法，并取得较好的识别效果。另外一个是牌照识别的DSP系统开发研究。通过该课题的开发，熟悉了DSP的结构及其开发流程，通过对现有的DM642评估板的硬件和驱动程序研究，编写了该系统的应用程序。通过试验试，验证了该系统的功能。本文对这两个部分的研究开发制作进行了详细的介绍。下面是具体的章节安排。第一章是绪论，介绍了车辆牌照识别的应用价值、存在问题，提出了用DSP实现牌照实时识别的课题，及本论文的主要内容。第二章阐述了本论文中使用的一些图像处理基本理论和方法。第三章介绍了牌照识别中牌照位置的寻找方法。第四章介绍了牌照字符的切割和BP神经网络的识别算法。第五章介绍DSP信号处理系统，通过比较，得出用DSP实现牌照自动识别有着巨大得优越性，并简要叙述了DSP系统开发流程、系统设计以及算法标准。第六章介绍了专门用于牌照识别的DSP系统的研究开发，包括硬件接口和软件驱动以及牌照识别的软件移植。最后，在第七章总结了本论文所做的主要工作，并对以后用DSP实现牌照识别的问题作了展望。