Um dos tópicos mais importantes dentro dos sistemas inteligentes de transporte (its, intelligent transport systems) é o reconhecimento automático de placas veiculares (alpr, automatic license plate recognition), sendo parte fundamental em sistemas como: pedágios eletrônicos, análise de tráfego, contagem e rastreamento de veículos e monitoramento de infrações (fiscalização). o alpr é uma combinação de diferentes módulos onde estão envolvidas técnicas de detecção de objetos, processamento de imagens e reconhecimento de padrões (pattern recognition) e tem como principal objetivo extrair as placas de uma imagem de entrada e reconhecer os caracteres que nela se encontram. nesse contexto, são três as fases que compõem o alpr: localização e detecção da placa, segmentação dos caracteres e reconhecimento dos caracteres. em cada uma dessas fases apresentam-se problemas a serem considerados, como variações nos tamanhos das placas, variação do contraste, ângulos variantes, sujeiras, diferentes tipos de letras e semelhança dos caracteres. embora na literatura encontram-se métodos para o alpr, muitos deles são desenvolvidos sobre bancos de imagens capturadas em ambientes controlados onde as condições de luz, contraste, ângulo e distância de captura sempre são as mesmas. a resposta desses métodos sobre imagens capturadas em ambientes urbanos, onde são apresentadas condições climáticas cambiantes e luminosidade variante (ambientes não controlados), não é boa. assim, neste trabalho é apresentado um método para o reconhecimento de placas veiculares brasileiras em ambientes não controlados, neste caso rodovias da cidade de são paulo, tendo como base um banco de imagens fornecido pela empresa brasileira brascontrol.