1、近幾年來，各種智能化的交通輔助管理系統(tǒng)開始進(jìn)入人們的視野。這些自動化的交通輔助系統(tǒng)不僅能夠應(yīng)用于城市交通的自動化管理，同時，還可以被應(yīng)用于各種交通管理。其實(shí)，基于車牌識別技術(shù)的自動化交通管理系統(tǒng)，其工作原理可以理解為通過數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用，從實(shí)時獲取的交通圖像中檢測、定位和識別車牌號碼，再將識別出來的車牌號碼和車輛照片傳輸?shù)较到y(tǒng)中心服務(wù)器，從而構(gòu)建起交通數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)庫，為日常交通管理提供輔助信息。在此過程中，實(shí)現(xiàn)車牌中各種類型字符的

2、準(zhǔn)確識別，就顯得非常重要。
　　但是，現(xiàn)有的車牌字符識別算法普遍存在識別效率低、對環(huán)境要求高等諸多缺陷。所以，針對這些問題，文中進(jìn)行了深入研究，探討了多種能夠在車牌號碼識別系統(tǒng)中采用的有效算法;通過對現(xiàn)有常用車牌字符識別算法的分析和研究。在此基礎(chǔ)上，確定了文中車牌字符識別系統(tǒng)中所采用的算法，并對已有算法進(jìn)行了適當(dāng)?shù)馗倪M(jìn)，使得文中所開發(fā)系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過程準(zhǔn)確率更高、速度也更快。
　　本文在研究常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，根據(jù)課題