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。用同樣的方法對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。另外，車牌識(shí)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(shí)給車主營造一個(gè)良好的停車環(huán)境。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。

圖像預(yù)處理模塊：是指車牌識(shí)別系統(tǒng)對所拍攝的汽車圖像進(jìn)行灰度化和邊緣檢測處理。在自然條件下外界太陽光照往往不均勻，光線強(qiáng)度也是不斷變化的，特別是有chao速情況，在此條件下，被攝像機(jī)拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時(shí)須要對車輛圖像其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；字符的分割，每個(gè)字符的分割位置都需要通過相關(guān)的投影信息來確定位置。除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來的噪聲干擾也會(huì)造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理外還需對原始車輛圖像進(jìn)行降噪處理。

當(dāng)今社會(huì)，智能交通系統(tǒng)是道路交通的發(fā)展趨勢。繼續(xù)發(fā)展和不斷完善的可視化智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，為實(shí)際應(yīng)用車輛道路運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的管理系統(tǒng)奠定了良好的基礎(chǔ)。智能交通系統(tǒng)，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是發(fā)展的一個(gè)很重要的方向。車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可應(yīng)用于道路收費(fèi)系統(tǒng)，交通管理系統(tǒng)領(lǐng)域，起到節(jié)省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。當(dāng)汽車到達(dá)車牌識(shí)別區(qū)域時(shí)，攝像機(jī)自動(dòng)拍照到車牌，制動(dòng)桿打開，車輛后退，從而進(jìn)一步智能化社區(qū)技術(shù)，為車輛帶來更多便利和安全。隨著汽車數(shù)量的迅速增加，車牌識(shí)別技術(shù)提出了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

通過規(guī)范車輛檔案登記，消除非社區(qū)業(yè)主和租戶車輛登記，改善社區(qū)地面停車秩序系統(tǒng)投入使用前后的使用;對系統(tǒng)中的地下室車輛和地面車輛進(jìn)行分類，以限制地下車輛的長期占用地面停車位;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)。在車牌識(shí)別系統(tǒng)的幫助下，社區(qū)車輛管理方法的相關(guān)規(guī)定將在系統(tǒng)中得到鞏固。同時(shí)，行業(yè)會(huì)和財(cái)產(chǎn)將認(rèn)真履行職責(zé)，業(yè)主/車主將合作。目前，社區(qū)地面停車秩序井然，基本可以滿足社區(qū)業(yè)主的正常停車。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。需求方面，很少有違規(guī)停車事件。