随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向，而车辆牌照识别(LPR)系统作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有无可取代的重要地位，它的广泛应用必将有助于我国交通管理自动化的进程。车辆牌照识别系统又分为车牌定位、车牌字符分割及字符识别三部分，它的研究主要涉及到了模式识别和人工智能、计算机视觉、数字图像处理、人工神经网络等众多的学科领域。车牌定位是车牌识别系统处理的第一步，定位的准确与否直接关系着车牌识别的成败。本文中先对图像进行预处理，然后采用数学形态学与基于车牌先验知识的水平投影法来定位车牌，在准确率上满足了要求。车牌字符的切分效果直接影响到字符识别，在字符切分之前先采用基于先验知识的行扫描法对车牌进行去除边框处理，然后进行二值化及倾斜校正等预处理，在切分方面本章提出连通区域与模板匹配相结合的综合识别策略，有效地提高了字符切分的准确性。车牌的字符识别是整个车牌识别过程中重要的一环，识别方法的好坏直接影响到了整个车牌最后的识别结果，关键在于特征的选择和匹配，难点主要是由于受到摄像机的性能、车牌的整洁程度、光照条件和车辆运动等因素的影响使得车牌字符出现较严重的模糊、缺损或污染，本文采用组合法对汉字和字母、数字分别进行识别，得到了一个较好的处理结果。