摘要
车牌识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要应用，在智能交通、安防监控等方面发挥着至关重要的作用。
本文献综述首先介绍车牌识别的概念、研究意义以及应用领域，并对BP神经网络的基本原理进行阐述。
其次，对基于传统图像处理方法和基于深度学习的车牌识别技术进行详细概述，分析其优缺点和适用场景，并重点研究了BP神经网络在车牌识别中的应用现状，探讨其在特征提取、字符识别等方面的优势和不足。
最后，对车牌识别技术未来发展趋势进行展望，并指出基于BP神经网络的车牌识别技术在算法优化、实时性提升以及复杂环境适应性等方面仍需进一步研究。
关键词：车牌识别；BP神经网络；智能交通；模式识别；图像处理
随着社会经济的快速发展和城市化进程的不断推进，汽车保有量持续增长，交通管理面临着巨大压力。
车牌识别技术作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，能够自动识别车辆身份信息，实现车辆的自动监控、管理和调度，对于提高交通效率、保障交通安全、缓解交通拥堵等方面具有重要意义[1-5]。
车牌识别系统一般包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
其中，字符识别是车牌识别的核心环节，直接影响到车牌识别的准确率。
BP神经网络作为一种经典的机器学习算法，具有自适应性强、泛化能力好等优点，在车牌字符识别中得到了广泛应用[6-10]。
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