本文实现的车牌识别系统是用java语言实现的，其系统架构采用主流的是ssm框架，结合OpenCV代码库，实现对车牌高效的识别，该系统包括前台和后台。后台系统使用经典的mvc模式，用springmvc来处理前端发送的请求，请求结束后将结果返回。前端依据模块化设计的思想，通过require.js将前端功能分成不同的模块，需要时再引入，这样能够有效降低前端页面功能之间的耦合性，提高开发效率。页面采用动态方式生成，增加项目的灵活性。后端主要包括图像获取请求，图像处理请求，识别车牌并返回给前端，其核心功能便是车牌识别实现算法。该系统识别车牌主要有三种实现思路：1.车牌轮廓提取算法；2.HSV色彩分割提取算法；3.特征提取算法。其中特征提取算法依据人脸识别算法的思想，对图片进行特征提取，不断训练模型，最终得出识别结果，时间原因只提供思想，代码暂未实现，而另外两种算法则是网络上常见的车牌识别算法，识别准确度较高，但对于复杂环境下的车牌识别识别率较差，还有待改进。系统的另一个功能则是图像处理，基于HSV色彩分割，可以对图像的部分进行提取分析。系统的工作流程是：首先获取测试图片所在目录，并获取目录下所有图片，在前端用目录树的形式显现出来，点击目录，显示目录下要测试的图片，点击图片，则发送请求给后端，后端响应并处理图片，将测试结果返回给前端，并将识别过程中所产生的临时文件保存在temp文件夹下以便测试使用，前端根据返回结果显示在页面下方。对于蓝牌和绿牌的识别成功率较高，对于其他复杂环境下的车牌可能识别失败，也就更需要高精度的识别算法来对本系统进行改善