随着我国的经济的快速的发展,人们的经济生活水平持续提高,我国汽车的数量大幅度增加。于是交通智能化成为未来的发展趋势,而作为交通智能化一个重要分支的车牌识别系统(LPRS),在国内外旋起了研究的热潮。本文在研究国内外现有的各种定位、识别、分割算法基础上,对车辆识别的各个过程进行了研究及对于车牌识别系统的仿真设计与实现。车辆识别技术是以视频或图像信号为研究基础,辅以数字图像处理技术、模式识别技术、模版匹配技术等等。通过对获取到的图像进行处理与自动识别,最终获得汽车基本信息的一种实用技术。汽车牌照识别系统主要由车牌区域的定位,车牌上的字符分割,对分割后字符自动识别这三部分组成。本文主要是对颜色的车牌定位算法和灰度投影的车牌分割算法进行研究和详细的叙述、最后在此基础上,详述了基于BP神经网络的字符识别技术。最后经Matlab仿真测试表明,在对于车辆的识别过程中,能够识别一些环境下的车辆的具体信息,该系统的运算效率及识别效果都能够达到预期设想,能够满足在实际应用中对车牌定位、分割以及识别的工作。该系统在实际的智能交通系统领域有一定的实用价值。