随着我国社会经济的迅速发展,人民生活水平的提高以及高速公路数量的逐渐增加,道路交通的自动化管理越来越成为我们需要亟待解决的问题,智能交通系统的重要性日益突出。车牌自动识别系统(License Plate Recognition System)是智能交通系统的核心组成部分,它可以广泛地应用于道路桥梁隧道收费、电子警察、车辆流量检测以及停车场监控与管理等领域,具有巨大的经济价值和现实意义。鉴于车牌自动识别技术的重要性,已有不少研究者和公司投身于这一研究领域,并取得初步成效,也有一些产品投入使用,但是依然有许多地方值得继续深入研究。所以说车牌识别技术是智能交通领域的重要课题,而其中的车牌定位技术是车牌识别技术的核心部分,更是实现车牌字符分割和字符识别的前提和关键。本文从智能交通系统开始,引出车牌识别系统,并重点对车牌定位算法进行了深入的分析和研究。经过我们观察发现车辆牌照区域有丰富的纹理信息,根据这个现象,我们最终完成了一个基于Harris角点和异常检测的车牌定位系统。算法流程如下：(1)在经过图像增强后的车辆图像上使用Harris角点检测算子提取角点。(2)将角点聚类,对每个类使用异常检测算法。(3)合并临近的类,使用梯度信息来寻找车牌区域的最佳边界。(4)训练一个简单的级联分类器将候选区域分为两类：含有车牌的区域和不含车牌的区域。(5)使用矩形框框住车牌区域。实验结果证明了该方法的健壮性和普适性。