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。對(duì)于圖像空間的所有像素點(diǎn)，在經(jīng)過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點(diǎn)，則停止迭代。系統(tǒng)中耗時(shí)的車輛采用不同的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，有效減少了夜間外來車輛停放在社區(qū)內(nèi)。用同樣的方法對(duì)圖像空間中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點(diǎn)的不同可以把整個(gè)空間分成幾個(gè)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(duì)照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

字符分割：使汽車牌照區(qū)域圖像在直立方向上完成投影，然后得出汽車牌照?qǐng)D像的直方圖，篩選出適合的閾值，挑選出字符及其背景。

車牌定位在選出該范圍之后，通過邊緣處理、灰度拉伸、二值化處理等等過程，進(jìn)一步準(zhǔn)確字符區(qū)域，然后依照字符的尺寸特性選出樣板，再完成字符的分割，并對(duì)字符的大小實(shí)現(xiàn)化處理。濮陽正大電動(dòng)門業(yè)有限公司

智能車輛管理系統(tǒng)由兩個(gè)模塊組成：進(jìn)出口渠道管理和車輛調(diào)度管理。它采用車牌識(shí)別，IC卡識(shí)別，RFID等技術(shù)，對(duì)車輛和車輛鑰匙進(jìn)行現(xiàn)場管理，重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)部車輛和未經(jīng)許可的車輛管理。很難等待這個(gè)問題。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(jì)所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識(shí)別操作做準(zhǔn)備。進(jìn)出口渠道管理，主要在營地門口安裝雙向車牌識(shí)別攝像頭和閘門升降設(shè)備，配合定點(diǎn)一體機(jī)控制三種車輛的出入口，使用車牌識(shí)別技術(shù)訪問內(nèi)部車輛和居民車輛。自動(dòng)登記，授權(quán)發(fā)布，內(nèi)部未經(jīng)許可的車輛使用刷子釋放，外國游客到車牌識(shí)別后，攜帶證件到窗口進(jìn)行登記。