近年来，图像处理、通信技术和计算机技术在交通领域得到了广泛的应用，其中车牌识别技术是研究的热点之一。随着高档住宅小区的建设以及人们生活水平的提高，越来越多的人们搬进了高档小区，并且有越来越多的私家车走入了我们的日常生活。小区的高质量的物业管理水平对人们的日常生活非常重要，它在小区居民住居的安全性和方便性方面发挥重要的作用。小区车辆智能管理是物业管理的重要组成部分，而车牌自动识别技术又是车辆智能管理的关键技术，车牌自动识别的准确率直接决定了这些系统的工作性能和应用效果。所以，研究一种高效和高准确率的车牌自动识别技术有着重要的实用价值。本文在很多文献和资料的基础上分析和比较了在图像处理、车牌定位、车牌字符分割以及车牌字符识别领域中的若干方法，最终归纳和优化了可行方案。在车牌识别系统的各个具体步骤中，通过具体流程需要达到的效果对大量的算法和方法进行了合理的筛选与完善，并且使用Matlab对重要步骤进行了仿真，从而经过对比得到了我们改进和优化后的重要数据和参数。本文围绕车牌识别技术的研究，验证了车牌预处理中的灰度化、滤波、二值化、边缘检测主要算法，并对基于Roberts算子的车牌预处理算法进行的实验结果进行了分析；介绍了常用的车牌定位与分割技术，仿真检验了垂直分割方法的有效性；介绍了基于人工神经网络的车牌识别方法，分别从适合中国车牌特征的BP神经网络设计，以及字符特征的提取、样本训练等方面进行了研究。
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