摘要：随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，智能交通系统（ITS）在提高交通效率、保障交通安全、减少交通拥堵等方面发挥着越来越重要的作用，车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，其应用范围日益广泛，本文针对车牌识别技术在智能交通系统中的应用进行了综述，分析了车牌识别技术的原理、算法以及在实际应用中存在的问题，并对未来发展趋势进行了展望。

关键词：车牌识别；智能交通系统；图像处理；模式识别

1. 引言

车牌识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别技术，通过对车辆牌照进行图像采集、处理和分析，实现对车辆身份的自动识别，随着计算机技术、图像处理技术和模式识别技术的不断发展，车牌识别技术已广泛应用于停车场管理、高速公路收费、交通监控、车辆防盗等领域，本文将对车牌识别技术在智能交通系统中的应用进行探讨。

2. 车牌识别技术原理

车牌识别技术主要包括以下几个步骤：

2.1 图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备获取车辆牌照的图像。

2.2 图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、二值化、滤波、去噪等处理，以提高图像质量。

2.3 车牌定位：在预处理后的图像中，通过边缘检测、霍夫变换等方法定位车牌区域。

2.4 车牌字符分割：将定位到的车牌区域进行字符分割，为后续字符识别做准备。

2.5 字符识别：采用OCR（Optical Character Recognition）技术对分割后的字符进行识别，提取车牌号码。

2.6 结果输出：将识别出的车牌号码与数据库中的信息进行比对，实现车辆身份的自动识别。

3. 车牌识别算法

车牌识别算法主要包括以下几种：

3.1 基于模板匹配的算法：通过将待识别字符与模板进行匹配，判断字符是否匹配，该算法简单易实现，但识别率较低。

3.2 基于特征提取的算法：通过提取字符的形状、纹理、颜色等特征，进行字符识别，该算法识别率较高，但计算复杂度较大。

3.3 基于深度学习的算法：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，对字符进行识别，该算法识别率较高，且具有较好的鲁棒性。

4. 车牌识别技术在智能交通系统中的应用

4.1 停车场管理：通过车牌识别技术，实现停车场出入口的自动放行，提高停车场管理效率。

4.2 高速公路收费：利用车牌识别技术，实现高速公路出入口的自动收费，提高收费效率，减少拥堵。

4.3 交通监控：通过车牌识别技术，实时监控车辆行驶情况，及时发现盈利行为，保障交通安全。

4.4 车辆防盗：利用车牌识别技术，对被盗车辆进行追踪，提高车辆防盗能力。

5. 存在的问题及展望

5.1 存在的问题

（1）车牌识别算法在复杂环境下识别率较低；

（2）车牌图像质量对识别结果影响较大；

（3）车牌识别系统在跨地区、跨国家应用时，存在一定的局限性。

5.2 展望

（1）提高车牌识别算法的鲁棒性，使其在复杂环境下具有较高的识别率；

（2）研究适应不同场景的车牌识别算法，提高系统适应性；

（3）结合其他技术，如大数据、云计算等，实现车牌识别系统的智能化、网络化。

6. 结论

车牌识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用前景，随着技术的不断发展，车牌识别技术将在提高交通效率、保障交通安全、减少交通拥堵等方面发挥越来越重要的作用，本文对车牌识别技术在智能交通系统中的应用进行了综述，分析了其原理、算法以及在实际应用中存在的问题，并对未来发展趋势进行了展望。