車牌定位找車的準確率提高需要從多個方面入手。

首先是優(yōu)化圖像采集與處理，使用高分辨率、高靈敏度的攝像機采集圖像，同時對圖像進行去噪、增強對比度、調整亮度等預處理，提升圖像質量。

其次要改進車牌定位算法，傳統(tǒng)算法易受光照、角度、遮擋等影響，可采用基于深度學習的車牌定位方法，通過訓練大量樣本數(shù)據(jù)來提高對復雜環(huán)境的適應能力。

再者，優(yōu)化字符分割與識別方法很關鍵，比如采用基于連通域分析、邊緣檢測等算法進行字符分割，利用基于深度學習的方法訓練大量字符樣本進行字符識別。

還可以利用數(shù)據(jù)增強技術，對訓練數(shù)據(jù)進行旋轉、縮放、翻轉、添加噪聲等操作，增加數(shù)據(jù)多樣性，提高算法的泛棒性。

另外，持續(xù)學習與在線優(yōu)化也不能少，定期收集新的車牌樣本進行訓練，或利用在線學習技術對現(xiàn)有模型進行微調，以適應新出現(xiàn)的車牌樣式、字符字體等。

此外，在車牌定位中，結合車牌區(qū)域的紋理特征、灰度和邊緣投影信息能更有效地定位車牌。像水平定位時，通過掃描行的灰度投影和變化頻度來確定車牌水平位置，同時利用區(qū)域增長和閾值判斷篩選候選區(qū)域。垂直定位時，對水平定位區(qū)域采用動態(tài)閾值的 Canny 算子提取清晰準確的邊緣，再根據(jù)邊緣分布規(guī)律和有效點判定車牌左右邊界。而在精確定位時，可通過計算邊緣投影的二次差分比率并進行加權處理，去除干擾區(qū)域。

總之，綜合運用這些方法能有效提高車牌定位找車的準確率。