随着人们对车辆的使用越来越普及,交通网络的管理在深度和广度上的要求也越来越高,在这样的背景下,智能交通系统应运而生,而车牌信息一直是智能交通系统所需车辆信息的重要部分,与之对应的车牌识别系统自然也是智能交通系统的重要组成部分。由此出发,构建一个夜间高速公路上使用的车牌识别系统,使之能良好的识别车辆的车牌,可以有效地提高该环境下智能交通系统的管理质量与效率。车牌识别系统针对夜间高速路口车辆这一对象,以算法为主导,包括图像增强,车牌粗定位,车牌字符分割,车牌字符识别一共四个模块。图像增强模块使用线性灰度变换,通过合理选取参数,解决了夜间条件下光照不足导致车牌与背景对比度不足的问题,车牌定位方面,提出一种多点拟合的方法来矫正车牌,通过较为简洁的思路和处理方式,令车牌定位模块在时间和空间上的消耗处于一个较低的水平,提高了车牌矫正的运算效率。字符分割方面,提出一种面向文本的车牌精定位方法和一种基于二分投影的字符分割方法,通过对车牌文本的二次提取和二次分割,有效改善了光照不足条件下字符分割中常见的断裂,粘连等不利现象。字符识别方面,提出一种特征提取与模板匹配相结合的方式,通过提取出的特征在模板匹配所得的解集中进行优选,有效完成了字符识别的任务。车牌识别系统通过MFC框架与OpenCV类库相结合的方式来实现,有效完成了对夜间高速路口车辆车牌的识别,经测试可知最终得到了较好的效果。