要通过车牌定位车辆位置，需要使用一种技术叫做车辆识别（Vehicle Recognition）或称为车牌识别（License Plate Recognition, LPR）。这种技术可以通过摄像头捕捉到车辆的照片，然后通过计算机视觉和机器学习算法来识别出车牌号并确定车辆的位置。以下是实现这一目标的一般步骤：
1. 安装摄像头：首先需要在车辆可能经过的路线上的关键地点安装摄像头。这些摄像头应该能够清晰捕捉到车牌号码。
2. 数据采集：当摄像头捕捉到车辆照片时，会将其上传到一个服务器或者数据库中。这些图片将包含车辆的外观信息、时间戳以及地理位置等元数据。
3. 预处理：对收集到的图像进行预处理，包括去噪、调整大小、灰度化等操作，以便于后续的车牌识别算法进行处理。
4. 车牌检测与分割：使用计算机视觉方法如边缘检测、形态学变换等技术从图像中提取出车牌区域。然后进一步分割出车牌中的字符区域。
5. 字符识别：对车牌中的每个字符进行识别。这通常涉及到一些深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），以识别出每个字符的具体内容。
6. 位置确定：一旦所有字符被识别出来，就可以将这些字符转换成标准的车牌号码。然后，结合图像中的地理信息和时间戳，就可以计算出车辆的大致位置了。
7. 数据分析与应用：最后，可以将这些位置数据用于各种应用，比如交通流量分析、道路安全监控、停车管理等等。
需要注意的是，车牌识别技术的准确性可能会受到光线、角度、遮挡物等多种因素的影响。因此，在实际应用中可能需要不断优化算法以提高识别准确率。