摘要
车牌识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能交通、安防监控等方面具有广泛应用。
本文首先概述了车牌识别的研究背景和意义，并介绍了车牌识别的基本流程。
然后，重点对车牌定位、字符分割和字符识别等关键技术的研究现状进行了详细综述。
在车牌定位方面，分析了基于颜色特征、边缘检测和机器学习等方法的优缺点；在字符分割方面，讨论了基于投影法、连通域和深度学习等方法的特点；在字符识别方面，比较了基于模板匹配、特征提取和深度学习等方法的性能。
最后，总结了车牌识别技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：车牌识别；车牌定位；字符分割；字符识别；深度学习
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，汽车保有量持续增长，道路交通压力日益增大。
传统的交通管理方式已经难以满足现代交通的需求，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）应运而生。
车牌识别作为ITS的重要组成部分，能够自动识别车辆身份信息，实现车辆的自动管理，在交通流量监控、车辆违章抓拍、停车场管理等方面发挥着重要作用。
车牌识别系统一般包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
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