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随着经济的快速发展，我国汽车数量急剧上升，给城市道路交通管理带来了巨大的压力，而传统的人工管理方式费时费力效率较低而且出现误判的概率较大，使得智能交通(ITS)得到迅速发展车牌识别(LPR)系统一直是ITS中的一个重要课题，因此本文研究与设计车牌识别系统具有重大意义本文利用数字图像处理技术中的一些基本理论知识，对传统的车牌定位算法进行了分析，在传统算法的基础上，增加了运动区域检测及车牌粗定位算法，即基于图像分类的定位算法该算法根据原始图像分类后采样点的分布情况进行车牌区域粗定位，提高了传统车牌识别系统的定位准确率及效率其次，对传统的车牌字符分割算法进行了改进，本文采用了局部阈值的方法对原始图像进行二值化，提高二值图像的效果；并且针对传统的基于连通域的字符分割算法对字符粘连以及字符断裂等情况不能正确分割的缺陷进行了改进，进一步提高了原有车牌识别系统的分割准确率及性能最后，对本文改进的车牌识别系统进行了测试，不同环境下系统的识别率达到了82.5%及以上，同时耗时在700ms以内，表明该系统具有较强的实用性