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复杂场景下的车牌定位算法由于环境的变化导致车牌识别率低、计算效率不高。在对Faster R-CNN算法分析的基础上,结合MEAN-SHIFT聚类算法的特点,提出了一种基于MEAN-SHIFT特征增强的车牌定位方法。该方法采用并行计算的方式,通过增强目标区域的特征,有效提升了复杂场景下车牌定位的效率和准确度。实验表明,该方法能够在多种复杂场景下快速定位车牌照区域,准确率高,具有较好的鲁棒性。