近年来我国城市智能交通系统发展得很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种手段,也得到了很快的发展。遗传算法是一种模拟自然界进化过程的寻优算法。自提出之日起,遗传算法的理论得到了很大程度的完善,出现了许多针对不同问题的改进型遗传算法。由于遗传算法有着解集搜索能力、寻优能力、容错能力、适应能力、隐含并行性等特点,在很多学科领域尤其是图像处理领域内,都有着很大的研究价值和实用价值。本文在详细研究了遗传算法原理和国内外车牌识别系统的基础上,结合我国车牌特点提出了一套新型车牌识别系统,取得了较好的效果。本文对车牌识别技术的研究,主要的工作有三个方面:1深入研究了遗传算法的原理及改进思想,并根据车牌区域特征适当构造适应度函数,成功地将遗传算法应用到车牌定位之中,实验效果良好;2针对车牌定位、倾斜校正和字符分割部分的各种主流思想的不足,提出了较为行之有效的改进算法;3深入学习了人工神经网络的基本原理,并在此基础上结合模板匹配思想实现了车牌字符的分层识别算法。