智能管理系统车牌识别广泛应用到道路上以及停车场。智能的停车场系统大大的占据了市场位置，全新的智能科技系统全面的带来了巨大的便捷，妥善的提高了交通管理水平，

    车牌识别系统LPR作为智能交通系统的一个重要组成部分，已住高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它住不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。

    本文应用图像处理技术、车牌定位技术、车牌校正技术、车牌分割技术、字符特征提取力法和模版匹配识别技术等解决了车辆牌照识别问题，并提出了车牌识别系统的设计方案。

1车牌识别的原理和方法

通常，车牌识别过程分为图像预处理、下牌定位、车牌校正、车牌分割和车牌识别五个部分。

①图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。

②车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后车牌识别系统根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。

③车牌校正：由于捕捉图片的摄像头与车身的角度问题，得到的车牌图片不是水平的。为了顺利进行后续的分割和识别，必须对车牌进行角度校正。在此，使用了Radon变换来对车牌进行校正。

④车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最人值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个宁符的间隔，与第二人峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。

⑤字符以别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的宁符与标准宁库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。