车牌自动识别系统是现代智能交通管理重要的一部分，是基于现代交通快速发展的需要而发展起来的。课题的研究目的是借鉴人眼识别的特点，通过对序列车辆图像的识别与融合，弥补单幅车牌图像识别过程中的不足，提高识别的准确性与适应性。论文的框架主要包括三个方面的内容：车牌定位、车牌字符识别以及车牌字符识别。1．车牌定位。车牌定位是车牌识别技术的关键，车牌定位的准确与否直接影响到后面环节的实现。在传统的基于边缘检测算法的基础上进行了改进。综合考虑标准车牌的边缘信息与车牌的固有颜色信息，实验结果表明该方法与传统的方法相比，提高了准确率。同时，在车牌定位过程中，利用序列图像的前后关联的特征，在前一帧定位的基础上，进行车牌位置的预估计，从而减少车牌定位的时间。2．字符分割。在车牌定位的基础上，对车牌字符进行分割，字符分割直接会影响到字符识别的准确性。采用投影分析方法，对定位出来的车牌区域进行投影，结合先验知识，依次对车牌进行行字符分割与单一字符准确分割以及字符位置的调整。同时，在前一帧车牌字符分割的基础上，利用序列图像的相关信息对后一帧的分割做指导。3．字符识别。整个系统的核心部分，包括汉字、字母以及数字的识别。在单帧字符识别的基础上，利用多帧序列图像的相关信息，对车牌的识别结果进行融合。经过融合的识别准确性相对于单帧图像的识别的准确性有很大的提高。基于上述研究工作，设计、实现了一个车牌自动识别系统。从实验的结果可以看出，论文提出的算法，与传统的算法相比有一定的改进与创新。基本上达到了论文研究的目的。