文献综述
文 献 综 述1.1研究背景随着社会经济的飞速发展，人民生活不断提高，机动车的总量迅猛增加，为了适应这一交通发展状况，迫切需要提高路网、收费站、停车场等场所的车辆管理效率。
因此智能交通系统11l(Intelligent Transport System，简称ITs)[1]的研究和部署被提到了重要位置。
ITs是以信息技术为代表，融合了先进的信息技术、 传感器技术、控制技术及计算机处理技术等，应用于各种交通运输场合的综合管理系统。
研究ITs的目的是实现信息化、智能化、高效的新型交通管理系统，提高路网的负荷能力，缓和日益加剧的交通拥堵问题。
因此本课题作为智能交通系统的重要组成部分，能够自动识别出车牌，节省了人力，简化了工作流程，提高了识别速度的同时也避免了人工管理可能带来的错误。
1.2 国内外研究现状分析自上世纪80年代车牌识别技术进入研究应用以来，车牌识别一直是一个比较热门的课题，也相继出现了很多技术方法，主要集中在模糊数学、神经网络、图像处理等方面。
但是由于车牌识别在实际应用中的复杂性，例如外界光线环境的变化，背景图像的多变性，车牌污损程度不一以及诸如汉字等复杂车牌文字的影响等，使得车牌识别系统的适应性和鲁棒性一直不高，而且因为通常需要大量数值计算的原因，其实时性上难以达到要求[2]。
目前国内外已开发出的一些产品有：以色列Hi-Tech公司的See／car System 系列产品，香港Asia Vision Techn0109y公司的VEc0N产品，新加坡Optasia 公司的VLPRS产品等。
其中VECoN和VLPRS产品主要适合于香港和新加坡的车牌， Hi-Tech公司的see／car System系列有多种型号来分别针对特定国家的车牌， see／car Chinese系统可以对中国大陆的车牌进行识别，但也有较大的缺陷，而且不能识别车牌中的汉字。
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