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在智能交通领域，针对车辆管理的规范化、智能化等需求，车牌识别系统（License Plate Recognition，LPR）已经成为计算机视觉和人工智能重要的研究课题之一，并具有广阔的应用前景。车牌识别系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位与分割、字符识别三大模块。本文针对车牌定位与分割，提出了一种快速可靠的解决方案，为后续的准确识别奠定基础。论文首先对车牌识别影响非常重要的图像预处理技术进行研究，包括图像的灰度均衡和噪声处理，以此提高图像质量，便于后续车牌内容的精确分割。其次，在分析已有车牌定位技术基础上，根据国内车牌字符纹理、形状和颜色等特征，提出一种基于HSV颜色空间与彩色纹理特征相结合的车牌粗定位方法；并根据车牌的先验知识，采用颜色对校验的方法确认车牌所在区域，从而快速的实现了车牌定位。最后，在车牌定位的基础上，采用基于投影特征值的方法对车牌字符进行分割，有效的解决了对车牌字符的提取。本文根据上述步骤对真实的车辆图像进行实验测试，实验结果表明，本文提出的车牌定位方法速度快，准确率较高，是一种有效的车牌定位算法。