1) Método de posicionamiento basado en la información de color de la imagen de la matrícula [12]. Las matrículas de China constan principalmente de cuatro tipos: azul con caracteres blancos y amarilla con caracteres blancos.
Texto negro, texto rojo sobre fondo blanco, texto blanco sobre fondo negro. Según la información general de la matrícula, se puede localizar con precisión el límite de la matrícula. Este método tiene un filtro de reconocimiento alto y una gran adaptabilidad, pero es susceptible a la interferencia de las condiciones de iluminación y el fondo. La cantidad de cálculo es generalmente grande y no es adecuado para entornos con altos requisitos de tiempo real.
2) Método de posicionamiento basado en detección de bordes [13]. El cambio en la frecuencia de la escala de grises del área de caracteres de la matrícula es la característica más estable del área de la matrícula.
El logo, puedes utilizar sus cambios para localizar la matrícula. Primero, se mejora la imagen del vehículo, luego se extraen los bordes y, finalmente, se detecta el área de la matrícula mediante métodos como las líneas de escaneo horizontales. Este método tiene una alta precisión de posicionamiento, un tiempo de respuesta rápido, puede eliminar el ruido de manera efectiva y es adecuado para imágenes de vehículos con fondos complejos. Sin embargo, cuando la matrícula está muy descolorida, el posicionamiento fallará porque no se pueden detectar los bordes de los trazos de los caracteres.
3) Método de posicionamiento del vehículo basado en las características geométricas de la matrícula [14]. El tamaño de contorno estándar de las matrículas de China es 440*140, que es rectangular.
La relación de aspecto de toda la matrícula es de aproximadamente 3:1. Utilizando esta característica inherente, se extrae el marco de la matrícula. Este método sólo es efectivo cuando la posición de la matrícula es básicamente horizontal y el borde es claro y obvio. Sin embargo, si el marco de la matrícula está dañado o incompleto, o la imagen recopilada se desvía del ángulo horizontal en un ángulo grande, afectará la precisión del posicionamiento, por lo que el rango de aplicación es estrecho.
4) Método de posicionamiento de matrículas basado en análisis espectral [15]. Este método transforma la imagen del dominio espacial al dominio de frecuencia para su análisis, como la transformada DFT y la transformada wavelet. El análisis wavelet puede segmentar imágenes a diferentes niveles de resolución y realizar una segmentación gruesa a niveles de resolución baja, lo que ahorra tiempo y reduce el rango de detección para una segmentación fina. El posicionamiento preciso del área de la matrícula se logra con un alto nivel de resolución. Sin embargo, cuando hay ruido en la imagen del vehículo, causará una gran interferencia para identificar con precisión el área de la matrícula y afectará la precisión del posicionamiento de la matrícula.