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目前市场上已有较多应用成熟、稳定的车牌识别算法,但是大部分需要在单一背景环境下,否则识别效果不佳,所以存在复杂环境下(如光照不均、大角度、多车牌、亮度低等)车牌定位与识别准确率低的问题。文章提出一种复杂环境下多车牌识别算法来应对此问题,采取了SVM模型定位车牌、外部轮廓和外接矩形法分隔字符、BP神经网络法识别字符。其中,对非连续性字符(如中文字符)分隔提出改进算法,取得良好的效果。