车牌识别系统是一个涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络和软件工程等多个领域的研究课题,它有着广阔的市场和巨大的商业应用前景。目前,大庆市的车辆牌照识别系统,都是传统的C/S模式的软件,这种软件仅仅部署在一个区域内几台特定的电脑上,而且客户端需要安装专用的软件,安装的工作量很大。如果任何一台计算机出现问题,需要对每个客户端进行安装或维护,软件维护和升级成本非常高。实现Web环境下的车牌识别系统,是对车牌识别技术的推广和普及,可以充分的发挥治安管理信息在公安系统实战中起到的作用,能够提高对突发事件的响应速度,提高对高速公路和城市道路的管理水平,抑制交通事故、车辆被盗案件发生的几率,加快公安系统向信息化转变进程。本论文在前人工作的基础上,深入研究了相关的理论算法,设计了详细的解决方案。首先是输入原始的汽车车辆图像进行图像的预处理,包括图像的灰度化处理、灰度拉伸、二值化处理、中值滤波以及形态学滤波；然后对处理后图像进行车牌定位,先进行水平方向的定位,再进行垂直方向上的定位,从而去除掉无用的干扰噪声信息,只保留车牌本身的图像信息；接着从定位好的车牌图像中,将其中的所有字符逐一分割出来,形成独立的字符图像；最后,利用建立好的标准模板库对字符图像进行逐一识别,从而提取出车牌信息。在设计好相关解决方案之后,利用基于ActiveX的网络富客户端技术搭建成一个完整的车辆牌照网络识别系统。实验证明该方案进行车辆牌照信息提取具有很好的准确性和可实施性。