1. 研究目的与意义
在传统的门禁管理中，由于科技的落后和当时车辆的稀有，人们靠着人工的识别来管理进出车辆，随着社会经济的发展，机动车辆迅速增加，车流量日益增大，人工识别已满足不了当代的需求，自动车牌识别系统应运而生，相比于传统的车辆门禁管理方法，自动车牌识别系统有着存储量大，识别速度快、正确率高，全天候不间断工作等优点，大大提高了工作效率，节省人力、物力，实现车辆的科学化，规范化管理，同时在一定程度上，可以提高道路的通行能力，减少环境污染和燃油损耗，增强交通安全。
目前我国的交通管理工作和居民的需求之间的矛盾日益突出，为此各地政府都在大力推广城市智能交通，而自动车牌识别系统又是智能交通的一个重要组成部分，因此有着广泛的应用前景。
2. 课题关键问题和重难点
自动车牌识别系统由车牌图像的采集，车牌自动识别，数据库管理以及网络数据传输四个部分组成，其中车牌自动识别模块按功能划分可以分为车牌定位、字符分割、字符识别三个部分。
较难的是车牌识别部分，因为这部分涉及到对图片的操作，需要各种算法来处理。
首先要定位图片中车牌的区域，然后将其提取出来去除不需要的部分，对车牌图片进行去噪、增强处理，使得字符部分更加突出便于后续处理，然后将其二值化即将彩色图片转换成黑白图片，再用特定的算法来切割字符图像，对各个字符分别进行识别，最后输出识别结果。
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着模式识别技术的发展，车牌字符识别已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热点问题之一。
车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
4. 研究方案
1、设计方案
该门禁自动车牌识别系统采用VB.Net和Java作为开发语言，使用SQLServer作为后台数据库，在Windows环境下进行开发。
2、研制方案、研究方案
5. 工作计划
1-2周完成开题报告和需求分析工作；
3-4周完成系统总体规划和概要设计；
5-6周完成系统详细设计和数据库建立工作；
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