車牌識(shí)別系統(tǒng)在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中具有重要意義，是智能監(jiān)控的一個(gè)主要關(guān)注點(diǎn)，由于車輛盜竊、非法闖入限制區(qū)域、違反交通規(guī)則等違法行為的增加，為了確保有效的執(zhí)法，所以車牌識(shí)別系統(tǒng)變得非常必要。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)一般分為四個(gè)步驟：車輛跟蹤、車牌定位與提取、字符分割和字符識(shí)別，車輛跟蹤直接影響到系統(tǒng)的精度和效率，在ALPR中起著關(guān)鍵的作用。

　　本文描述了一種新的有效車輛跟蹤技術(shù)，該技術(shù)包括監(jiān)測(cè)車輛與可見校準(zhǔn)線之間的歐氏距離，在這一階段滿足必要和充分條件的幀被拾取以進(jìn)行進(jìn)一步的處理，文本提取包括基于車牌固有特性的定位，與周圍環(huán)境相比，車牌的像素值變化更大。

　　此屬性有助于分析二進(jìn)制圖像中的行和列，并在不滿足閾值時(shí)將其剪裁掉，使用垂直投影輪廓分割字符，然后使用模板匹配進(jìn)行識(shí)別，該方法在兩個(gè)不同分辨率和照度的視頻數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，該方法的平均跟蹤效率為94.66%，平均識(shí)別率為95.41%。