车辆牌照是车辆身份的重要标识和证明,车辆牌照识别技术是目前智能交通领域一个重要的研究方向,它对于智能交通系统(ITS)的建设具有非常重要的意义。本论文针对现有的车牌识别技术所存在的各种问题,结合本人的研究成果,提出了一种新的算法。另外还针对车牌识别硬件实现的三项关键技术进行了研究,具体包括以下内容：在车牌识别软件设计方面,主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位是车牌识别的基础,能否准确定位车牌关系到整个系统的成败。首先讨论基于边缘检测的车牌定位方法,通过边缘检测和形态学运算实现车牌的定位；字符分割是车牌定位和字符识别的桥梁,在车牌识别系统中举足轻重,然后讨论投影法实现字符分割；字符识别是车牌识别系统的关键技术,识别率高低直接关系到最终提取的车牌结果。最后讨论基于神经网络的字符识别技术,对汉字和字母数字采用不同的神经网络进行识别,达到良好的效果。在车牌识别硬件实现方面,本论文将片上可编程系统SOPC技术与车辆牌照识别技术有机结合在一起,提出了一种基于SOPC的车辆牌照识别系统模型。本论文将以理论研究与实际实验相结合的方式,研究SOPC硬件系统、车牌识别之间的内在关系,通过建立理论模型、采用软硬件结合的方式实现该系统。本论文的研究开辟了一条利用硬件实现车辆牌照识别技术的新途径,并对SOPC技术、车辆牌照识别技术的研究、发展、应用及产业化起到直接的推动作用。