分析车牌识别原理在汽车识别中，基于图像分割及图像识别理论，分析包含车辆编号的图像，确定图像内的位置，提取出文字进行识别。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下：
1.图像采集:用高清摄像机拍摄实体，记录，间歇记录，通过卡实时收录汽车和车辆的违反行为。
2.预处理:画质是影响高清和低车辆识别率、噪音过滤器、自动白平衡、自动曝光、伽玛补正、边缘补充、对比度调整等的重要因素,因此有必要对高清主机收集的原始图像进行处理。
3.车牌定位：数字板的准确性和位置确定是直接影响整个号码板识别率的重要元素，确定数字板的划分和划分效果。分析仪表特征及定位算法的核心在于，图像预处理执行后，通过中间调图像矩阵扫描、扫描确定列方向，确定车板(地候选区域，提高该区域第一行的坐标，并通过行扫描确定该区域的坐标和宽度的板面)确定乘积。该算法允许识别图像内的所有汽车的位置。
4.字符分割：在图像中指定了世代区域之后，通过渐变、渐变扩展、二值化、边缘化等处理，以及基于字符尺寸特征的动态模板，进一步准确地确定字符区域的位置。我们建议一种区分字符和标准字符大小的方法。
5.字符识别：通过使用变焦分割字符提取特征，取得特定字符的表现形式，根据分类判别函数和分类规则判断，使字符数据库模板的标准字符表现形式一致，能够识别输入的单词图像。
6.结果输出：车牌识别结果以文本形式输出。
看了车牌识别原理，总结出车牌识别技术在应用中面临着两个问题。
自然因素：光线和气候
与一般的室内监控和室外环境不同，道路监控的特征是24小时不休息提供道路监控的屏幕。照相机必须克服强光的变化。由于从日中的日照维持在夜晚的超低光环境的清洁屏幕，使之认识系统不同的车号，能进行道路的安全管理。因此，为了弥补夜间环境中的自然光源不足，克服噪音的大小等问题，照相机必须装载本来的光敏技术和长距离红外线(ILED)。除了昼夜的转换，在一些环境条件下，光线比较大，并且有问题身体太暗无法区分。如果照相机没有配备出色的硬件宽度的动态技术(WDR)，没有强光抑制技术很难得到清晰的画面。此外，强劲的天气、大雨、大雪、浓雾等影响照相机的运动，成为不可预测天气变化的主要原因。如何提高照相机的硬件级别?或者，根据各种认证标准，对于经常变化的区域，完成天气监视。各安全制造商的硬件要求肯定会持续上升。
人为因素：车速和车牌
另外，道路监控面临着另一个无法控制的课题。即使在一般道路上，根据驾驶习惯的不同，速度也有可能达到30~40 km。因此，照相机的快门速度和帧速度必须赶上车辆的高速移动。识别车辆详细信息及车牌号码，识别并识别系统。速度控制很难，车牌的均一性让各公司的防盗摄像头烦恼。字母中的字母数目和各种字母组合的不同增加了识别系统的负载。另外，很多司机无法保持车牌的清洁度。也有污秽和屏蔽数，腐败等的问题。
这样，在一系列恶劣条件下，道路监控与车牌识别相对门坎比一般环境来得更具挑战性。