本文得到河南省杰出人才创新基金的资助。 在大力加快高速公路建设的同时，实现不停车自动收费势在必行。车型识别及牌照识别系统是高速公路不停车收费系统的重要组成部分。车型及车辆牌照自动识别系统是近几年发展起来的基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统，是目前国内外模式识别应用研究领域的一个热点。 本文对系统中图像预处理、特征提取和识别方法等环节涉及的新算法、新技术以及系统整体设计作了一个比较全面的论述，同时针对目前的研究现状，对一些关键的技术问题进行了深入探讨。 一、提出利用BAM神经网络识别车型，比用前馈网络识别，学习速度快，收敛速度快，同时克服简单几何特征识别车型时容易引起混淆的问题。 二、利用彩色图像边缘检测算子对牌照区域进行定位，定位准确，提高总体识别率。 三、深入探讨了字符识别的预处理方法，减少字符识别时的运算量和难度。 四、讨论了三种特征向量的提取方法，一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图像变换法，一种是计算中心矩的方法，再就是强调字符形状和结构的方向特征量提取法，实验中通过最小距离法进行字符的分类识别，匹配时间少，识别率有所提高。