● 摘要
车牌识别技术是智能交通不可或缺的部分，并在智能化交通管理系统中发挥着日益重要的作用，所以自1988年被提出以来就吸引着大批学者对其进行广泛而深入的研究。车牌识别技术包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别4个步骤，而车牌的精确定位和车牌字符识别是车牌识别技术中的关键所在，也是公认的两个难点。 本文首先对车牌识别技术进行回顾和总结，并在此基础上主要针对车牌识别系统中的车牌定位和字符识别两方面关键技术做了研究。（1）利用Adaboost Cascade算法进行车牌定位，给出了具体算法，得到了较为理想的实验结果。（2）对车牌字符做小波框架变换，并用wrapper方法筛选小波框架系数作为字符特征，进而使用BP神经网络进行字符识别，所得实验结果表明本方法明显优于基于小波提取特征的方法，具有可行性。