车牌识别技术作为智能交通系统中的不可或缺的一部分，在实现智慧交通管理中有着现实意义，在目前的交通领域中应用尤为广泛，在整个城市道路交通的管理中，在一定程度上影响着社会和经济的发展，推动着我国迈向智能化时代的进程。随着我国现代化经济的迅速发展，城市交通网络日益完善，机动车辆也越来越普遍化，公路交通事业迅速发展，传统的人工管理方式已经越来越不能满足实际工作的需要，车辆识别技术作为智能交通系统的一个重要方向逐渐受到人们的重视。车牌照识别系统是车辆检测系统中的一个重要环节，它在交通管理中占有重要的地位，有着多种应用。
车牌识别系统一般包括车牌的定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个部分，是车牌识别技术研究的重中之重，本文主要对车牌识别技术的发展和现状进行了简要介绍。
随着我国科技的发展及交通管理系统的不断完善，车牌字符识别技术的应用已经逐渐成为智能交通系统的重要组成部分，它可以从复杂的背景中准确地提取、识别汽车牌照、车辆类型等信息，在交通控制和监视中占有很重要的地位，具有广泛的应用前景。所以，汽车牌照的识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的问题之一。由于受环境、待识别车辆的车型复杂和车牌位置不固定等的影响，给车牌定位方法的选择带来一定的困难。车牌本身的污染、缺损也会影响识别率。一些车辆由于天气或是路况不好，使得车牌被灰尘、泥土沾染，另外还有一些车辆行驶时间较长，车牌上的字符已经部分缺损了，严重的时候，人眼也很难辨别车牌上的字符，这些情况都会影响系统的识别工作，导致误识别。可见，要提高车牌定位系统和字符分割系统的正确率将碰到很多困难。无疑，如果车牌字符识别系统有较高的自适应性和鲁棒性，即对有一定噪声或变形的字符图像仍能正确识别，则减轻车牌定位系统和字符分割系统的压力。
因此，设计一个抗干扰性能良好的车牌字符识别系统对整个车牌自动识别系统都是有益的。同时，字符在某种程度上反映了图形的一般特点，是一类特别的图形，其自动识别一直受到人们的关注，因为它的解决对于人们的生产和生活具有非常现实的意义。车牌识别技术产生于上世纪末开始的智能交通变革，智能交通系统经过近十多年的推广、试行和发展，目前已成功地应用于若干经济发达及较为发达国家的都市及城市、高速公路系统中。而车牌识别系统正是在这种应用背景下研制出来的，能够自动实时检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。
进入新世纪以来，随着我国科学技术水平的不断提高，车牌识别技术已经逐渐更新和完善，并开始在交通、路政、停车场、安防、门禁、智能小区等许多领域得到了广泛的应用。车牌识别系统简单地说是一种以特定目标为对象的专用视觉系统，它能够从一幅图像中提取分割并识别出车辆牌照，运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理完成车辆牌照的自动识别，识别结果可按需求分别包括车牌的字符、数字、牌照图像，以至牌照颜色、坐标、字体颜色等。
目前，车牌识别系统己经广泛应用到包括智能交通违章监视管理(电子警察)，高速公路不停车收费，车辆检测，停车场监控与管理等应用中，一方面，车牌识别系统本身是一个全数字化的智能系统，在它上面只要做不多的扩充，就可以衍生出一些其他功能。另一方面，即使是世界上很多研究机构和公司专门从事这方面的研发工作，LPR系统发展迅速，出现了一些较为实用的产品。车牌识别技术的研究现状，自交通管理系统趋于现代化智能化以来，车牌识别技术的提出和研究使得交通管理更加便捷和轻松。其主要途径就是对车牌的图像进行分析，自动提取车牌信息，确定汽车牌号。这个阶段的研究并没有形成完整的系统体系，而是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常是采用简单的图像处理技术来解决。识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像，然后交给计算机进行简单处理，并且仍需要人工干预。
进入20世纪90年代后，随着计算机视觉(ComputerVisionTchnology)的发展和计算机性能的提高，开始出现车牌识别的系统化研究。中国、美国、日本、法国等国家相继投入大量的人力、物力进行应用研究。近几年以来，计算机及其相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术和遗传算法解决车牌的自动识别问题。同时开始研究车牌识别的实时性要求，使得车牌识别系统进入实用化阶段。
