基于BP神经网络的车牌识别系统的研究文献综述
一、车牌识别系统研究背景
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。
研究的目的及意义
目的是开发一个车牌识别系统，并在开发研究的过程中深入了解现代图像识别技术(Image Recognition Technology)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network)。
现代智能交通系统 (Intelligent Transportation System，ITS)中，车辆牌照识别(License Plate Recognition，LPR)技术是一项非常重要的技术，车牌自动识别系统具有广泛的应用范围，具体有如下几个应用场景。
在交通公路上的应用：现在车辆越来越多，引起了大众对交通公路上的安全共识。很多路口都安装有卡口式的闯红灯违法行为的检测系统，而此系统最主要的组成部分就是智能车牌识别系统模块，抓拍所经过的车辆车辆信息，并以公安网的数据库作为根据进行对比分析哪些车辆是可疑车辆来确定违法车辆的信息，从而减少违法行为、控制交通道路上的故事确保安全问题。
在高速公路及收费站中的应用：我国高速公路的建设发展突飞猛进，每个出口都会设有收费站。在高速公路收费站出入口自动车牌识别系统技术的应用，可以极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息，对一些违法车辆进行有效的管理和抓捕。收费站卡口一般设在露天环境中，再加上一些车辆行驶较快，因而对智能车牌识别的要求很高。传统的车牌识别相机是针对160p像素的车牌进行识别，有效的图像范围小，车牌漏识率高，不能满足收费站卡口的时代需求。现在弘和集团推出的车牌识别应用解决了以前车牌识别率低的问题，从而为公安和交警的执法提供了可靠的依据。
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