隨著社會的發(fā)展進步，車牌識別已經逐漸的發(fā)展成為智能交通系統(tǒng)中較為重要的組成部分，也是收費系統(tǒng)防止作bi的重要手段，更是高速系統(tǒng)自動化收費系統(tǒng)必須解決的關鍵問題，主要的目的是可以從圖像中自動提取出車牌的圖像，分割字符圖像，實現(xiàn)對車牌信息的識別和比對。它不僅僅是計算機視覺與模式識別技術重要的研究話題，更是交通管理智能化的關鍵技術之一。目前，國內外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經網絡，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。本文采用識別方法是神經網絡，通過構造一個三層的神經網絡對分割的字符進行識別。

車牌的底色檢測

車牌顏色不是單一的，所以在識別的過程中我們還需要對車牌的顏色予以區(qū)分。通過我們對車輛車牌的研究發(fā)現(xiàn)，車牌的底色一般為藍色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。車牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒辦法識別了，因此，我們需要對車牌的顏色予以區(qū)分。本設計采用的是RGB 模型檢測方法，具體的方法就是將檢測得到的像素點與 RGB 模型進行比對，就可以得出車牌的顏色?；谲嚺谱R別的智能管理系統(tǒng)能夠更好地解決現(xiàn)行管理中面臨的種種難題，在各行各業(yè)都有著舉足輕重的作用。

智能停車場系統(tǒng)發(fā)展至今，經歷了很多歷程，由人工取卡進出停車場的方式逐漸地發(fā)展到藍牙讀卡遠距離識別、再到現(xiàn)在普遍被認為進出停車場方便的車牌識別停車場系統(tǒng)。

隨著停車場進出車輛逐漸增多，車輛管理工作難度越來越大，尤其是在上下班高峰期，容易導致車輛不能順暢進出車場甚至造成進出口擁堵，如果想滿足客戶的現(xiàn)實需求，停車場系統(tǒng)升級乃大勢所趨。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。內部車可以實現(xiàn)不間斷進入市場。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復雜程序。車牌識別機的關鍵是識別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。但是，隨著技術的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。字符分割技術將車牌的多個字符分割為單一字符，我們利用識別技術對字符進行識別。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99.58％，居行業(yè)之首。