汽车牌照自动识别系统是实现智能化道路车辆监控的基础, 而车牌类型的识别率是车牌识别系统中重要的技术指标之 一。提出了一种基于聚类和神经网络车牌类型识别算法。首先进行车牌的倾斜校正, 其次提取车牌的有效区域, 最后应用K- me a ns 边缘颜色聚类和两级BP 神经网络进行车牌类型的识别。对各种条件下采集的500 幅车牌图像进行实验, 识别率在99% 以上。实 验结果表明, 该算法对光照变化和噪声具有很好的鲁棒性。