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(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。適用于公司可以自動判斷進入公司的車輛是否屬于公司，該應用可以與車輛調度系統(tǒng)相結合，自動客觀地記錄車輛的車輛，有效提高車輛的使用效率。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。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(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。

車牌識別系統(tǒng)通過應用數字成像技術和計算機信息處理技術，采用合適的圖像處理、模式識別和人工智能技術，通過對圖像的采集和處理，獲得更準確的wei章車輛信息，從而達到更有效率的的車輛程度。

車牌自動識別系統(tǒng)產品的主要性能指標是識別率和識別速度，這兩個性能指標既可以表征一個車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。但是因為攝像設備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因為處理圖像的技術也不夠完善，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。然后，就是車牌識別的后臺管理，車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。因此，研究出高速準確的定位與識別算法是當前的主要任務。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。內部車可以實現不間斷進入市場。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復雜程序。車牌識別機的關鍵是識別率。所以，一般情況下我們會在進行圖像處理前對圖像采用濾波技術進行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。但是，隨著技術的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99.58％，居。

現在車牌識別系統(tǒng)廣泛應用于社區(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算方案。通過有效管理業(yè)主的月租車，物業(yè)員工的內部車輛和來訪車輛，社區(qū)每月租車可以自動進出，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利和費用，并且根據車牌號碼授權固定車輛。車牌的規(guī)格，參照公an部在年發(fā)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。一旦車牌號碼到期，則禁止入場，并且必須續(xù)簽授權。臨時車輛根據車牌識別時間收費，沒有有效期判斷。進入現場識別車牌后，它會自動進入，并在車牌出現后，將根據進出時間收費。