汽车牌照自动识别系统是目前交通部门十分重要的的科研项目之一，由于国内的车牌种类较多，汽车所处的环境条件各异，对于鉴控与识别共用一个摄像头的全车身自动识别系统仍是一个急待解决的难题。 本系统的处理对象为高速公路收费口上固定位置的CCD摄像头所拍摄到的彩色车牌图像经过定位处理后的汽车牌照图像，任务是完成字符的分割和识别。整个系统包括：背景色统一，预处理，字符分割。字符识别四个部分。本文利用4个包含字符背景分信息布的参数，实现了背景色的统一；在预处理中提出了一种基于灰度期望的改进二值化算法；字符分割阶段在竖直投影法的基础上，提出利用自适应的字符宽度和字符的凹凸信息将牌照分割为单个字符；最后使用BP神经网络进行字符的识别。 我们从某高速公路收费站实地拍摄的上千幅照片中选取有代表性的200多幅作为实验样本数据，以99％的正确率实现了背景色的统一，96％的分割正确率和90％的字符识别率。