摘要
车牌识别技术作为智能交通系统中的关键技术之一，在交通管理、治安监控等领域发挥着重要作用。
然而，实际场景中由于受到光照变化、天气因素、拍摄角度等因素影响，车牌图像常常出现模糊现象，给传统车牌识别方法带来了极大挑战。
近年来，深度学习技术，特别是BP神经网络以其强大的特征学习和非线性映射能力，为解决模糊车牌识别问题提供了新的思路。
本文首先介绍了车牌识别的相关概念，包括车牌定位、字符分割和字符识别等关键步骤，并阐述了模糊图像对车牌识别的影响。
其次，对国内外基于BP神经网络的模糊车牌识别研究现状进行了综述，从图像预处理、特征提取、识别模型等方面分析了不同方法的特点和不足。
最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，包括模型轻量化、抗干扰能力提升以及多技术融合等方面。
关键词：车牌识别；模糊图像；BP神经网络；深度学习；图像预处理
车牌识别技术(LicensePlateRecognition,LPR)是指利用计算机视觉和图像处理技术，自动从图像或视频中提取车辆牌照信息的过程。
作为智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)的重要组成部分，车牌识别技术在交通流量监控、车辆违章抓拍、停车场管理等领域有着广泛的应用。
传统的车牌识别系统通常包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要步骤。
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