摘要
智能交通系统(ITS)是缓解交通拥堵、提高交通效率和安全的关键解决方案。
车牌识别(LPR)作为ITS的核心技术之一，近年来受到广泛关注。
特别是机器学习技术的快速发展，为LPR的性能提升和应用拓展提供了新的机遇。
本文首先介绍了智能交通管理系统和车牌识别技术的背景和意义，并对机器学习、车牌识别算法、图像处理技术和数据库技术进行了概述。
其次，对基于机器学习的车牌识别技术国内外研究现状进行了综述，分析了不同方法的优缺点。
接着，详细阐述了基于机器学习的车牌号识别系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、系统设计、系统实现以及系统测试与评价。
最后，总结了研究成果，并展望了未来的研究方向。
关键词：智能交通系统；车牌识别；机器学习；图像处理；深度学习
近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，机动车保有量持续攀升，道路交通压力日益增大，交通拥堵、交通事故等问题日益突出。
传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的交通需求，智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)应运而生。
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