近年来随着对泊车辅助系统需求的快速增长，提出了多种车位定位的方法，这些方法大致可分为4类：基于用户界面的、基于设施的、基于空闲位的和基于车位线的方法。与其他方法相比，基于石家庄车位线的方法有以下优势：(1)可以与基于用户界面的方法结合使用来减少由于司机重复操作带来的不便，而这是基于用户界面方法的主要缺陷。(2)不同于基于空闲位的方法，它能更准确地定位停车位，因为其定位过程不依赖于相邻汽车的停放姿势而仅依赖于车位线。(3)它也可以有效地应用于倾斜车位的情况。由于传感器的局限性，运用超声波传感器基于空闲位的方法在倾斜车位的情况下会失效。(4)与应用双目或者运动声波的基于空闲位的方法相比，它通常花费少量时间。(5)它不需要额外的传感器，例如立体摄像头、扫描激光雷达或者短波雷达，而是运用后视摄像头。

基于石家庄车位线的方法可以分为半自动和全自动的方法。与全自动的方法相比，半自动的方法可能产生更可靠的结果，而且花费更少的计算资源，因为它有来自人的额外信息。Jung等人提出了一种方法，这种方法需要司机在预停车位内标记一个点，然后利用方向梯度来进行识别。实验验证这种方法只适用一种类型的车位。为克服此缺陷，提出了另外一种方法，可以识别各种类型的车位，但需要用户更多的配合。这种方法需要用户输入车位两端点的初始位置，构成了车位的入口。基于这些初始位置，采用人工神经网络和遗传算法进行车位的识别。

另外，全自动的方法也拥有了发展。XU等人提出了一种基于颜色分割技术的的方法识别车位线，这种方法只能识别红色车位线，而且基于颜色信息的方法已经被证明对光照变化是敏感的。Tanaka等人提出了一种对边缘片段运用RANSAC检测一组直线来识别车位线。由于这种方法高度依赖于直线检测，其性能会因为部分污损而下降。Jung等人提出的方法将各种类型的车位线模型化为一种分层树结构，基于这种结构完成自动识别。