车辆出入管理系统作为智能化小区的一个重要组成部分,是利用先进的科学技术和高度自动化设备,对车辆的出入进行安全、有效地管理的系统。随着私家车日渐增多,人们对车辆的管理越来越看重,车辆出入管理系统俨然已成为当前模式识别领域中的重中之重。车牌定位算法、字符分割算法和字符识别算法是车辆出入管理系统中的关键技术。本文在研究车牌识别过程中常用的相关算法的基础上,实现了一个基于视频图像处理技术的车辆出入管理系统。本文主要研究工作如下:1.首先对车牌识别中常用的车牌定位算法、字符分割算法和字符识别算法分别进行了研究分析。针对传统的BP神经网络算法收敛速度慢、精度低的问题,利用萤火虫群优化算法的全局寻优能力和粒子群算法的收敛速度快的特性,将上述两种算法与传统的BP神经网络算法进行结合,给出了一种改进的BP神经网络算法,来解决BP神经网络算法初始权值和阈值的随机性缺陷,从而缓解BP神经网络的收敛速度慢以及精度低的问题。仿真实验结果证明,本文给出的改进算法相较于传统的BP神经网络算法,在识别车牌图像时具有更快的收敛速度和更高的准确性,从而可以有效地提高车牌字符识别的速度和鲁棒性。2.在Visual Studio 2012集成开发环境下,采用Open CV计算机视觉库代码以及数据库技术,实现了基于视频图像处理技术的车辆出入管理系统。该系统可以实时、准确地识别出车辆上的车牌号码,并给出与车牌号码相关的车主、车辆的信息,以使得管理者可以更加方便地对车辆进行管理。