1.一种车号自动识别方法，其特征在于：步骤包括：
步骤一、图像采集：当进线以后，车轮触发车轮传感器产生信号，相机和光源接收信号完成车号图像的采集；
步骤二、车号定位：对采集的图像进行预处理，获得包含车号的RIO区域，再消除光斑或光照过暗的一些干扰，对车号进行粗定位、精确定位，完成车号定位；
步骤三、车号识别：车号字符分割，同时记录分割数目number，检验分割数目number是否满足实际车号字符数目；实现车号识别；检验识别结果是否满足车型先验知识；
步骤四、数据传输：将车号定位与识别结果传输到终端设备上存储和显示。
2.根据权利要求1所述的车号自动识别方法，其特征在于，步骤二进一步包括以下步骤：
第2.1步：图像预处理，根据先验知识裁剪采集的图像，得到包含车号的RIO区域，根据车号的颜色与车身背景的差异性，提取颜色分量，将彩色图像变为单通道图像；
第2.2步：消除光斑或光照过暗的一些干扰；
第2.3步：将得到的图像进行数学形态学处理，根据车号的高度、宽度以及高宽比等先验知识对车号进行粗定位；
第2.4步：倾斜校正，得到倾斜校正后的粗定位图像；
第2.5步：去除粗定位图像中的噪点，得到精确定位的车号图像。
3.根据权利要求2所述的车号自动识别方法，其特征在于，步骤2.2中消除光斑或光照过暗的一些干扰的方法为采用基于单通道图像的均值和方差的二值化方法：
对图像中的的每一个点，在它的R×R邻域内，计算邻域里的均值和方差，然后用下式计算阈值，进行二值化：
T(x,y)＝m(x,y)+K×s(x,y)
上式中m(x,y)表示邻域里的均值，s(x,y)表示邻域里的方差，K为修正系数。
4.根据权利要求2所述的车号自动识别方法，其特征在于：步骤2.4中倾斜校正为：将粗定位得到的车号图像再次进行数学形态学处理，进行边缘检测，然后采用霍夫变换检测最长线段，得到车号倾斜角度θ，进行仿射变换对粗定位图像进行倾斜校正。
5.根据权利要求2至4之一所述的车号自动识别方法，其特征在于：对图像进行数学形态学处理，采用先膨胀运算，后腐蚀运算的方法。
6.根据权利要求1所述的车号自动识别方法，其特征在于，步骤三进一步包括以下步骤：
第3.1步：车号字符分割，将精确定位的车号图像采用最小外接矩形进行字符分割，设定先验知识，即车号字符的高度h、宽度w和高宽比ratio，将满足先验知识的分割字符保存至数组中，同时记录分割数目number；
第3.2步：检验分割数目number是否满足实际车号字符数目，如不满足，则为残缺车号，返回步骤二，对下一张图像重新进行车号定位，直到发现完整车号；
第3.3步：字符归一化处理；
第3.4步：遍历分割字符数组，采用图像模板匹配和特征提取算法实现车号自动识别；
第3.5步：检验识别结果是否满足车型先验知识，不满足则返回步骤二和步骤三，对下一张图像重新进行车号定位和识别。
7.一种车号自动识别系统，包括车轮传感器、相机、光源和处理单元，其特征在于，所述处理单元包括：
车号定位模块：用于对采集的图像进行预处理，获得包含车号的RIO区域，再消除光斑或光照过暗的一些干扰，对车号进行粗定位、精确定位，完成车号定位；
车号识别模块：用于车号字符分割，同时记录分割数目number；检验分割数目number是否满足实际车号字符数目；实现车号识别；检验识别结果是否满足车型先验知识；
所述相机和光源安装在轨道的一侧，所述车轮传感器传递触发信号至所述相机和所述光源，所述相机将图像信息传递给所述处理单元。
8.根据权利要求7所述的车号自动识别系统，其特征在于：所述相机采用工业CCD相机，所述光源采用LED闪光光源，或者区域光源。
9.根据权利要求7或8所述的车号自动识别系统，其特征在于：所述相机和所述光源各设多个，所述相机和所述光源与轨道间的距离是等距离或不等距离；所述光源与地面的距离是等距离，所述相机与地面的距离是不等距离。
10.根据权利要求7所述的车号自动识别系统，其特征在于：所述相机和所述光源各设1个或多个，所述光源和所述相机密闭在一个盒子里，安装在轨道的一侧，盒子底部距离地面高度2～3m，距离轨道中心的距离为2～4m。
11.根据权利要求7所述的车号自动识别系统，其特征在于，所述处理单元还包括先验知识模块，用于根据先验知识裁剪采集的图像，得到包含车号的RIO区域；设定车号字符的高度h、宽度w和高宽比ratio先验知识，对车号进行粗定位，并在车号字符分割时，将满足先验知识的分割字符保存至数组中；检验车号识别结果是否满足车型先验知识。