车牌识别软件随着经济的增长，汽车数量大幅度增长，目前已广泛使用在公共交通安全管理方面。传统的人工管理方式已经明显滞后，车牌识别系统作为交通智能化的一个重要环节，通过对采集到的图像进行处理和分析，能够自动提取出车辆的车牌信息，在交通控制中具有巨大的经济价值和意义。

 在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了而向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人嘱目的成就，如YuntaoCui提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化，对样本的识别达到了较高的识别率。Eun Ryung等利用图像中的颜色分量，对车辆牌照进行定位识别，其中提到了三种方法：

1.以Hough变换为基础的边缘检测定位识别；

2.以灰度值变换为基础的识别算法：

3.以HLS彩色模式为基础的车牌识别系统，识别率分别为81.25%、85%、91.25%。日本对车牌图像的获取也做了大量的研究，并为系统产业化做了大量工作。Luis开发的系统应用于公路收费站，全天识别率达到了90%以上，即使在大气不好的情况下也达到了70%。国外对车牌识别软件的研究起步早，总体米讲其技术已比较领先，同时由于他们车牌种类单一，规范程度较高，易于定位识别，目前，已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。由于中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。目前，国内外有大量关于车牌识别方而的研究报道。国外在这方而的研究工作开展较早。

 车牌识别系统是交通智能化的一个重要环节，在智能交通系统中具有重要的作用。它通过对采集的图像进行处理和分析，提取出车辆的车牌信息．如果计算机通过某种程序能够实时地识别出车牌信息，那么就可以实现对车辆的自动监控和管理，既节约了成本，又提高了车辆管理和监控的效率．车牌识别系统可以运用在违章车辆管理，出入控制和高速公路收费等诸多领域，随着汽车的普及，也必将体现出其巨大的经济价值和意义．

 从车牌识别软件系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方而的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用安视宝公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。南京大学的熊军等提出了基于字符纹理特征的定位算法，准确率达95%。华中科技大学的陈振学等学者提出了一种新的车牌罔像字符分割与识别算法，使用一维循环清零法，通过对垂直投影图进行一次扫捕，有效的清除了杂点和间隔符，正确分割率达到了96.8%。