常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學形態(tài)學的方法、基于小波變換的方法等。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點，在經(jīng)過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點，則停止迭代。字符分割的方法[2]主要有：基于連通域標記的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車牌區(qū)域，再通過上述特征在可能的車牌區(qū)域中進行對照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

其次，車牌識別系統(tǒng)的識別速度也很關(guān)鍵。識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。在一張拍攝的車輛圖像中，只有含車牌號碼的部分，對識別工作有意義，我們可以將其他區(qū)域設(shè)法除去，即從整個車輛圖像中準確的找出并分離出車牌所在位置的圖像，這樣做的好處是可以節(jié)省系統(tǒng)識別時間。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。

什么是車牌識別系統(tǒng)？車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣，在預處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。一種允許社區(qū)/停車場在沒有卡的情況下快速進入的系統(tǒng)。當汽車到達車牌識別區(qū)域時，攝像機自動拍照到車牌，制動桿打開，車輛后退，從而進一步智能化社區(qū)技術(shù)，為車輛帶來更多便利和安全。老板的生命，并告別窗口。到達嘉時代。這意味著無論是進出社區(qū)還是地下停車場，您都可以使用減速來識別車牌。這對大多數(shù)車主來說都是一個好消息！事實上，在社區(qū)中實施車牌識別系統(tǒng)所帶來的巨大好處是：在通勤高峰時段沒有必要排隊等待ka進入和離開社區(qū)才能真正實現(xiàn)順暢的訪問流程！新系統(tǒng)基于車主申請車輛通行卡時登記的車牌：村民的停車類型