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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、基于數學形態學的方法、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，在經過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點，則停止迭代。其中，車牌字符分割模塊、車牌定位模塊、字符分割模塊，這三大模塊是該課題重點研究的內容。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷，得出的結果根據收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區域。這些區域即為可能的車牌區域，再通過上述特征在可能的車牌區域中進行對照分析，就可以得到車牌區域。

車牌的規格，參照公an部在年發布的《中國人民共和國機動車號牌》，中國現行的車牌制度之中，存在四類牌照，按照底色和字色分別為：藍白、黃黑、白黑或紅、黑白。而邊框則包括黑、白兩類色彩。國內的車牌體系較為復雜，但實際的尺寸、間距等參數基本一致。基于形態學和邊緣檢測的車牌定位方法。它不僅僅是計算機視覺與模式識別技術重要的研究話題，更是交通管理智能化的關鍵技術之一。而目前實際采用的切分方式，其一為以垂直投影作為核心的方式；其二為以連通域作為核心的處理方案。

智能車輛管理系統由兩個模塊組成：進出口渠道管理和車輛調度管理。它采用車牌識別，IC卡識別，RFID等技術，對車輛和車輛鑰匙進行現場管理，重點關注內部車輛和未經許可的車輛管理。很難等待這個問題。進出口渠道管理，主要在營地門口安裝雙向車牌識別攝像頭和閘門升降設備，配合定點一體機控制三種車輛的出入口，使用車牌識別技術訪問內部車輛和居民車輛。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。自動登記，授權發布，內部未經許可的車輛使用刷子釋放，外國游客到車牌識別后，攜帶證件到窗口進行登記。