随着我国经济的快速发展，国民生活水平的显著提高，汽车数量急剧增加，交通系统的智能化变得尤为重要。而车牌识别（LPR）系统是智能交通系统的重要组成部分。车牌识别系统包括图像采集，车牌定位，字符分割和字符识别四个环节，本文对后面三个环节进行了深入的研究。论文首先介绍了车牌定位常用的算法，研究了基于HIS颜色信息和形态学方法相结合的定位算法，并利用最小投影法实现车牌倾斜的快速校正，得到精确定位的车牌。接着讨论了字符分割的算法，研究了基于先验知识和投影方法相结合的车牌字符分割算法。最后研究了基于模板匹配与神经网络算法实现字符识别的优劣，提出了基于支持向量机(SVM)的改进的字符识别算法，并根据字符特征设计了二次识别算法识别易混淆字符。实验结果表明，该算法识别率高，鲁棒性好，抗干扰能力强。