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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。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。多項式的此類函數所對應的參考數據比核函數多，所以對分類設備的工作提出了更高的要求。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。

車牌自動識別系統是值得深入研究的一個方向，它是當今智能交通管理技術研究的重要課題。車牌自動識別系統借助計算機這一媒介對系統的交通圖像進行處理、分析和識別，從而得到汽車車牌的信息。就之前發展局勢來看，該文研究的車牌自動識別系統對于當今交通發展很重要。事實上，在社區中實施車牌識別系統所帶來的巨大好處是：在通勤高峰時段沒有必要排隊等待ka進入和離開社區才能真正實現順暢的訪問流程。圖像的采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別是車牌識別系統的五大環節也是該文研究的重點。

其次，車牌識別系統的識別速度也很關鍵。識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。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。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。