随着我国经济的发展、汽车拥有量的急剧增加,公路交通成为我国重要的交通运输途径,而传统的人工管理方式已不能满足实际工作的需要,日益拥堵的城市交通需要用更先进、更有效的交通管理和控制技术。以计算机图像处理技术、通信技术为核心的智能化道路交通监控和管理系统ITS(Intelligent Transportation System)已成为当前交通管理发展的主要方向。本论文基于此背景展开,采用视觉分析和图像处理技术,利用计算机高速运算的特性,设计违章车辆的判定算法,并进行车牌号码识别。本文对车牌自动识别系统的关键技术进行了研究,提出了有效的解决策略,完成了实验,并在此基础上开发了一套车牌自动识别软件。文章中介绍了车牌识别系统构架,并对构成系统的各个模块进行深入分析;研究了视频采集与图像传输技术;深入讨论了违章车辆的判定算法,在综合多种算法的基础上提出了基于“虚拟线圈”和运动跟踪的违章车辆判定算法。在车牌定位和字符分割环节,深入研究了Otsu二值化算法,实现了基于边缘检测和垂直投影的车牌定位技术。采用图像旋转技术完成对倾斜图像的矫正,并提出了一种简单而有效的字符分割算法完成字符分割。在车牌字符的识别环节采用了神经网络技术。对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺陷进行改造;采用了改进型的神经网络进行字符识别。实验证明,该方法对字符的识别是很有效的。