常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。智能车辆管理系统由两个模块组成：进出口渠道管理和车辆调度管理。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图
电子车牌识别系统
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。智能车辆管理系统由两个模块组成：进出口渠道管理和车辆调度管理。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。
车牌识别系统的主要构成分析
目前相对多见的车牌识别系统核心为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。由于获得的车牌图像的多样性以及诸如烟雾，雨，雪和不同阳光角度等许多因素的影响，车牌识别面临着巨大的挑战。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作
通过规范车辆档案登记，消除非社区业主和租户车辆登记，改善社区地面停车秩序系统投入使用前后的使用;对系统中的地下室车辆和地面车辆进行分类，以限制地下车辆的长期占用地面停车位;系统中耗时的车辆采用不同的收费标准，有效减少了夜间外来车辆停放在社区内。在车牌识别系统的帮助下，社区车辆管理方法的相关规定将在系统中得到巩固。同时，行业会和财产将认真履行职责，业主/车主将合作。车牌的定位与校正本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将MeanShift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。目前，社区地面停车秩序井然，基本可以满足社区业主的正常停车。需求方面，很少有违规停车事件。
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