伴随着社会的不断进步,国内车辆总数急剧上升,城市道路交通管理面临着庞大的压力,而过去的人工管理方法效率低下、实时性差,发生错识的几率也很大,使得智能交通技术(ITS)获得快速的发展。车牌识别技术长期以来是智能交通中的核心课题,因而车牌识别技术的研究有着重要的意义。雨天雾气天气状况下的车牌识别存在车牌图像模糊,字符边界不清,光线条件变化等一系列问题,给车牌识别带来一定的难度。在这一背景下,对该环境下车牌识别系统进行研究。车辆号牌识别技术在现代交通管理中发挥着重要的作用,整个过程包括车牌定位、分割和识别三个模块,通过对车牌识别的整体流程和各个环节的的理论知识研究,建立了数学模型并进行仿真实验。在车牌定位算法上,主要阐述了基于颜色的车牌定位算法原理以及实现流程,并在其基础上加入了彩色图像的伽马校正算法和高斯去噪算法,设计了实用的定位算法。在车牌字符分割算法上。首先从字符的特点出发,介绍了传统的车牌字符分割方法以及常规的二值化方法,实验中采用了一种双颜色空间二值化方法。在分割过程中采用基于连通区域的分割方法,实现精确的分割效果。识别部分决定了最终车牌识别准确程度。近年来随着核心算法的不断发展,尤其是智能算法的快速发展,使得车牌识别准确率和识别速度进一步提高。本文完成基于多种传统神经网络方法的车牌识别算法研究。本文分析了三种神经网络的模型结构和数据处理性能,并提出了基于BP神经网络、BRF神经网络和GRNN神经网络三种网络信息融合的方法实现车牌识别,改善了以往单一方法可能存在的无法识别和识别错误问题,结合多种神经网络的优缺点,完成算法上的设计和改进,得出融合自适应识别算法,进一步提升了车牌识别的准确度,为后续车牌识别的研究工作提供参考。