随着军队机械化和信息化建设的不断深入,多种新式车辆列入部队装备序列,对部队正规化现代化专业化的管理提出了更高的要求,需要运用高科技手段进行有效监管。军车牌照是军车的有效身份认证,我们可以通过对军车牌照的识别,监测军车运行情况,达到对军车进行管理的目的。论文针对传统模拟信号车牌识别系统的不足,首先提出了基于数字图像处理和模式识别的军车牌照自动识别系统,该系统由硬件系统和软件系统组成。硬件系统由高清工业相机、千兆网卡网线等部分组成,保证了获取高清晰车牌图像。其次,在软件系统构成上,该系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。在定位部分,介绍了军车牌照的特征;采用图像灰度化、图像增强等技术对车牌图像进行预处理。采用了一种基于紧致区域和矩形拟合思想的车牌定位方法。设定ROI区域,提出了自适应模板宽度法,对车牌图像进行卷积运算,并与原图相减,得到特征图,用水平扫描法,统计黑白像素的跳变次数,确定车牌上下边界。用矩形拟合的方法,得到车牌的候选区域。再次,在字符分割部分,先对图像进行了增强,接着对车牌进行了倾斜矫正和去除上下左右边框处理,最后对牌照二值化生成二值图,为后续的字符分割奠定了良好的基础。采用了一种基于车牌比例特征和垂直投影相结合的字符分割方法,利用车牌比例特征大致确定分割区域的范围,然后再从分割区域结合垂直投影值寻找最佳的分割位置。建立一个经过聚类的泛化的字符库,把分割后字符与字符库中的模板求欧式距离,并进行判断,把不符合条件的字符重新进行分割。最后,在车牌字符图像预处理的基础上,采用了SVM对军牌汉字和字母数字进行识别,试验结果表明了核函数中的不同参数和不同的误差惩罚因子参数对识别结果的影响相当大,讨论了最优参数的选择方法,并用试验数据验证了SVM算法适合在小样本情况下进行识别的独特优势。实验表明,该系统采集图像成像清晰、传输速度快、实时性强,定位、分割较准确、鲁棒性较强,在光照情况较好的条件下,识别率可达到90%以上。