1.基于Hough变换的方法牌照具有明显的矩形框架，并且Hough变换用于检测区域的边界以实现定位。
2.基于边缘检测的方法利用车牌字符的丰富特征，结合数学形态学或区域增长方法，实现车牌定位。
3.基于神经网络的方法利用图像的颜色或纹理特征训练神经网络，然后用训练的分类器对图像的每个像素进行分类，然后合成分类结果以获得车牌的准确定位。
但是，由于照明不均匀和污染等因素，车牌区域的边界可能不明显，或者可能存在多个干扰区域，从而增加了精确定位的难度。
车牌定位子系统通常包括三个部分：图像预处理，车牌搜索，车牌定位和分段。
预处理还包括灰度，二值化，滤波等。
外国人：Barroso J等人。
基于水平线搜索的定位方法Parisi R等。
基于DFS变换的频域分析方法自适应边界搜索算法定位方法国内：基于特征的车牌定位算法基于变换函数提取车牌算法基于小波和形态学定位算法的基于视觉的车牌检测
TOLL封装是一种具有小体积、低封装电阻和低寄生电感的封装形式，常用于MOSFET。TOLL封装的优点包括小体积、低封装电阻、低寄生电感、低热阻等特点，使得它非常适合用于大功率、大电流、高可靠性等应用场景。
TOLL封装的MOSFET产品已经广泛应用于电动自行车、电动摩托车、锂电保护、通信电源等终端客户。例如，维安TOLL封装的功率MOSFET产品系列最大电流可达300A以上，主要应用于类似动力BMS、逆变储能、低速电动车、电动工具、无人机电调、潜航器电机等大电流应用场景。
TOLL封装还具有更高的效率和更低的系统成本、更少的并联数量和冷却需求、更优秀的EMI性能等优势。
TOLL封装是一种具有广泛应用前景的MOSFET封装形式，适用于大功率、大电流、高可靠性等应用场景。
