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(xué)形態(tài)學(xué)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(jìn)行車牌定位可以獲得比較好的效果。車牌識別系統(tǒng)的優(yōu)點是處理速度快，識別率超過99％，安裝方便，調(diào)解方便，性能穩(wěn)定，顯示內(nèi)容可隨時更換。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。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進(jìn)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(jìn)行對照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

車牌定位是指在經(jīng)過圖像預(yù)處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設(shè)計所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準(zhǔn)備。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(yù)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(jìn)行分割。另外，車牌識別系統(tǒng)對于停車場管理方來說，省去了管理人員繁重的工作，讓停車場看起來更加上檔次，同時給車主營造一個良好的停車環(huán)境。車牌定位和分割的精準(zhǔn)度將直接影響到終的字符識別的好壞。

在日常生活中，車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用相對普遍，技術(shù)相對成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車牌識別的準(zhǔn)確率。而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標(biāo)車輛的識別范圍，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的識別是市場所需。車牌包含的信息是多個字符，想要對車牌進(jìn)行識別，首先我們需要將車牌的多個字符進(jìn)行分割處理。如何選擇一個好的車牌識別系統(tǒng)就成為重要任務(wù)。從技術(shù)上評價一個車牌識別系統(tǒng)好壞的標(biāo)準(zhǔn)又有哪些?

開始是車牌識別系統(tǒng)的識別率，一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，其重要的指標(biāo)是識別率。

現(xiàn)在車牌識別系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于社區(qū)停車場，景點，辦公樓，商業(yè)綜合體等。每個地方都有自己的解決方案。社區(qū)停車場，您可以使用車牌識別結(jié)算方案。通過有效管理業(yè)主的月租車，物業(yè)員工的內(nèi)部車輛和來訪車輛，社區(qū)每月租車可以自動進(jìn)出，車輛可以按時收費，提高社區(qū)車輛管理效率！車牌識別收費系統(tǒng)管理入口和出口車輛的權(quán)利和費用，并且根據(jù)車牌號碼授權(quán)固定車輛。智能交通車牌辨認(rèn)系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預(yù)處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認(rèn)三部分。一旦車牌號碼到期，則禁止入場，并且必須續(xù)簽授權(quán)。臨時車輛根據(jù)車牌識別時間收費，沒有有效期判斷。進(jìn)入現(xiàn)場識別車牌后，它會自動進(jìn)入，并在車牌出現(xiàn)后，將根據(jù)進(jìn)出時間收費。