分析車牌識別原理在汽車識別中，基于圖像分割及圖像識別理論，分析包含車輛編號的圖像，確定圖像內的位置，提取出文字進行識別。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算，其運行流程如下：
1.圖像采集:用高清攝像機拍攝實體，記錄，間歇記錄，通過卡實時收錄汽車和車輛的違反行為。
2.預處理:畫質是影響高清和低車輛識別率、噪音過濾器、自動白平衡、自動曝光、伽瑪補正、邊緣補充、對比度調整等的重要因素,因此有必要對高清主機收集的原始圖像進行處理。
3.車牌定位：數字板的準確性和位置確定是直接影響整個號碼板識別率的重要元素，確定數字板的劃分和劃分效果。分析儀表特征及定位算法的核心在于，圖像預處理執行后，通過中間調圖像矩陣掃描、掃描確定列方向，確定車板(地候選區域，提高該區域第一行的坐標，并通過行掃描確定該區域的坐標和寬度的板面)確定乘積。該算法允許識別圖像內的所有汽車的位置。
4.字符分割：在圖像中指定了世代區域之后，通過漸變、漸變擴展、二值化、邊緣化等處理，以及基于字符尺寸特征的動態模板，進一步準確地確定字符區域的位置。我們建議一種區分字符和標準字符大小的方法。
5.字符識別：通過使用變焦分割字符提取特征，取得特定字符的表現形式，根據分類判別函數和分類規則判斷，使字符數據庫模板的標準字符表現形式一致，能夠識別輸入的單詞圖像。
6.結果輸出：車牌識別結果以文本形式輸出。
看了車牌識別原理，總結出車牌識別技術在應用中面臨著兩個問題。
自然因素：光線和氣候
與一般的室內監控和室外環境不同，道路監控的特征是24小時不休息提供道路監控的屏幕。照相機必須克服強光的變化。由于從日中的日照維持在夜晚的超低光環境的清潔屏幕，使之認識系統不同的車號，能進行道路的安全管理。因此，為了彌補夜間環境中的自然光源不足，克服噪音的大小等問題，照相機必須裝載本來的光敏技術和長距離紅外線(ILED)。除了晝夜的轉換，在一些環境條件下，光線比較大，并且有問題身體太暗無法區分。如果照相機沒有配備出色的硬件寬度的動態技術(WDR)，沒有強光抑制技術很難得到清晰的畫面。此外，強勁的天氣、大雨、大雪、濃霧等影響照相機的運動，成為不可預測天氣變化的主要原因。如何提高照相機的硬件級別?或者，根據各種認證標準，對于經常變化的區域，完成天氣監視。各安全制造商的硬件要求肯定會持續上升。
人為因素：車速和車牌
另外，道路監控面臨著另一個無法控制的課題。即使在一般道路上，根據駕駛習慣的不同，速度也有可能達到30~40 km。因此，照相機的快門速度和幀速度必須趕上車輛的高速移動。識別車輛詳細信息及車牌號碼，識別并識別系統。速度控制很難，車牌的均一性讓各公司的防盜攝像頭煩惱。字母中的字母數目和各種字母組合的不同增加了識別系統的負載。另外，很多司機無法保持車牌的清潔度。也有污穢和屏蔽數，腐敗等的問題。
這樣，在一系列惡劣條件下，道路監控與車牌識別相對門坎比一般環境來得更具挑戰性。