车牌识别系统(LPRS)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,它在电子收费、交通监控和停车场智能管理等方面都有着广泛的应用,国内外对此也开展了很多研究。但是,大多数的研究只是对所监视区域的单一车辆进行定位识别处理,本文结合车牌识别系统的应用以及目前监控公路的多车道情况,采用高清摄像机对公路上的视频流进行抓拍,展开对多车道上的车辆进行车牌识别的研究。本文主要研究内容与创新点归纳如下:1、车牌定位模块。车牌定位是车牌识别系统的关键,对高清摄像机采集到的车辆图像进行一系列预处理之后,本文利用粗略扫描、初步定位和精确定位三个渐进式的步骤来定位多车道的多个车牌。与以往采用单一特征来定位车牌不同,本文结合了边缘扫描、跳变特征以及车牌的颜色特征等多个特征。由实验结果可知,该方法可以清晰、准确的定位车牌。2、字符分割模块。首先,进行字符分割预处理,其中车牌倾斜校正是研究重点,根据校正判据对车牌是否需要校正进行判别,对需要校正的车牌提出一种互补式倾斜车牌校正方法,大多数研究只是针对特定情况下的倾斜车牌处理,而该方法可以对公路上的各种情况倾斜车牌进行准确校正,扩大了校正范围,提高了校正质量;然后,本文结合字符跳变的特点以及字符的先验知识,对车牌分别进行水平分割和竖直投影,能够实现对车牌的准确分割。3、字符识别模块。本模块主要提出了一种汉字、字母以及数字字符识别的算法和流程。其中,字符特征提取是重点,主要通过主分量分析PCA对纹理信息进行降维提取字符特征;对于易混淆的字符,本文提出了二次识别的方法,保证提高车牌识别系统的整体识别率。该车牌识别系统是在Visual C++环境下实现的,实验结果证明,本文方法能够对公路上的多车道车辆进行车牌精确定位、系统识别的准确率较高,且各个模块的算法实现容易,可以满足对车牌识别系统通用性和准确性的要求。