车辆牌照自动识别(LPR，License Plate Recognition)是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用，是实现交通管理的重要环节之一。它在高速公路、城市道路和停车场等项目管理中占有不可取代的重要地位，它的广泛应用必将有助于交通管理自动化的进程。本文对交通单路车辆监控视频进行处理，通过在视频检测、车牌定位、字符分割和字符识别等环节中相关技术的研究，在一定程度上解决了当前识别系统存在的难题，提高了系统的识别准确率。 在视频检测中，提出了一种利用帧间差来捕获车辆图片的检测方法，改变了惯用的硬件触发方式；在定位环节中，根据车牌地区密集的字符垂直边缘特征来定位车牌，并提出了一种实用的球球滤波方法；在车牌分割中，先对其进行对比度增强处理、二值化、倾斜校正及气泡去噪处理，然后进行投影切分；字符识别的关键在于特征提取和分类器的选择，本文提取字符的粗网格特征和投影特征，利用主成分分析法降低维数，针对实际中相近字符易识别错误，采用两级支持向量机分类器，第二级分类器用来区分相近字符。本文详细阐述了相关的技术细节和应用结果，并指出了系统中尚存在的难点和需改进之处。 由实验结果可看出，本文算法能较准确的进行车辆图片捕获、车牌的定位、分割以及识别，系统的性能良好，部分环节已应用于某地的交通电子警察系统中。本文将多种预处理与识别技术有机结合，提高了系统识别能力，对车辆牌照自动识别在实际中的应用有一定的参考和借鉴价值。