随着现代化交通运输的飞速发展,智能交通系统作为一种先进的交通管理系统,其构建与完善日益重要。视频车辆监控系统是智能交通系统的重要组成部分,而作为视频车辆监控系统的核心,车辆牌照识别(License Plate Recognition,LPR)因其构成系统性能的瓶颈而成为研究的重点和热点。本论文详细阐述了车牌识别系统中的三个关键组成部分车牌定位、字符分割和字符识别的实现原理以及其涉及到的各种算法,并对字符识别算法深入研究。字符识别是在实现车牌精确定位,字符准确分割的基础上,利用模式识别的原理实现字符正确识别的过程。本论文在已有研究成果的基础上,对比分析了常用的模板匹配、神经网络等算法的优点与缺点,并以快速实现字符识别为目的,对基于字符笔画的字符识别算法进行改进,定义圆弧笔画,实现了车牌字符的快速识别。本文中车牌字符的识别分为两部分:汉字识别使用模板匹配,数字和英文字母采用基于笔画特征的分类识别法。其中,基于笔画特征的识别方法通过定义笔画,将字符的识别过程转化为笔画抽取、判断,并最终实现字符识别。实验证明,基于笔画特征的识别算法速度快,能够有效地区分相似字符,且具有良好的鲁棒性。