随着我国科技发展以及国民生活水平的提高，机动车辆的数目正在急剧增加。交通问题的日益突出，使得智能交通系统成为一个热门的研究领域。车牌识别系统作为智能交通系统的核心包括车牌定位、字符分割和字符识别。其中车牌定位是车牌识别系统的基础，定位的准确率直接影响到最终的车牌识别率，所以车牌定位是相当关键的一步。　　 本文对当前国内外的定位方法进行了深刻分析，并且结合中国车牌的特征设计了一个车牌定位的系统。首先采用灰度变换、灰度拉伸、sobel算子提取边缘、图像增强和中值滤波等方法对高清彩色图片进行图像预处理，然后利用投影法对图片进行定位。针对传统投影法定位精度不高的缺点，本系统根据最小车牌和最大车牌尺寸对图像进行两次粗定位，再利用车牌纹理特点进行细定位，最终通过与车牌模板的匹配确定车牌区域。结合车牌几何特点和纹理特点，本系统还提出了三级打分制度，通过逐级筛选来淘汰非车牌区域，从而减少系统运行时间。　　 针对夜间场景光线干扰极大的问题，本文提出根据车灯特征进行车牌定位的方法。对平均灰度小于一定阈值的图片寻找车灯的位置，而车牌通常在车灯附近，然后对车灯附近区域进行投影，从而避免车灯产生的地面反光对定位的干扰。实验结果表明，通过方法的改进，本系统的车牌定位率从87.5％上升到95.4％，并且对于质量低的图片包括光线差、车牌区域模糊，也有较强的鲁棒性，而且运行速度较快，满足实际应用要求。