主成分分析方法根據車牌背景顏色和字符邊界具有固定的匹配函數，找到顏色相對于特征點的主成分方向。車牌的水平傾斜角度;最小方差法，根據字符投影點在垂直方向上的最小坐標偏差導出垂直傾角的閉合表達式，從而確定垂直傾角;利用檢測到的車牌的四個頂點進行透視變換，對相關矩陣進行變換后實現車牌的畸變校正。在宜博時代，大角度車牌識別的識別率仍然很高。

1、車牌識別系統圖像采集 根據車輛檢測方法的不同，圖像采集一般分為兩種類型。一是靜態模式下的圖像采集。車輛觸發感應線圈、紅外或雷達給相機一個觸發信號，相機接收到觸發信號。該方法具有觸發率高、性能穩定等優點。缺點是線圈需要在地面切割，施工量大。二是視頻模式下的圖像采集，不需要外部觸發信號。視頻流圖像將被實時記錄下來。該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車輛檢測裝置等部件，但其缺點也非常顯著。由于算法的局限性，方案觸發。速率和識別率均低于外部觸發。經過北京一博時代嚴格的算法優化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩定性均處于行業前列。 2、車牌識別系統預處理 由于圖像質量容易受到光照、天氣、相機位置等因素的影響，在識別車牌前需要對相機和圖像進行預處理，以保證車牌的圖像最清晰。一般情況下，相機在對場景環境和已拍攝圖像進行分析的基礎上，實現自動曝光處理、自動白平衡處理、自動背光處理、自動過爆處理等，對圖像進行噪聲濾波和對比度增強。圖像縮放等處理。去噪方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波;對比度增強方法包括對比度線性拉伸、直方圖均衡化和同態濾波器;圖像縮放的主要方法是最近鄰插值和雙線性插值。方法和三次卷積插值。 3、車牌識別系統車牌定位 從整個圖像中準確檢測車牌區域是車牌識別過程中的一個重要步驟。如果定位失敗或定位不完整，將直接導致最終的識別失敗。由于圖像背景復雜，車牌定位不清晰，容易將柵欄、廣告牌等噪聲視為車牌，如何消除這些虛假車牌也是車牌定位的難點。為了提高定位的準確性和識別速度，通用車牌識別系統將設計一個外部接口，允許用戶根據站點環境設置不同的識別區域。簡易停車牌照識別系統可用于設置復雜背景(如綠化帶、井蓋等)場景的識別區域。 4、車牌識別系統車牌校正 由于拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變，給后續的識別處理帶來困難。如果車牌定位后進行車牌校正過程，有利于去除車牌框架等噪聲，更有利于字符識別。目前常用的校正方法有:霍夫變換法，通過檢測車牌的上下直線和左右邊框來計算傾斜角度;旋轉投影法是將圖像按不同角度垂直投影在水平軸上，投影值為0的點之和為垂直傾角，水平傾角的計算方法類似。 主成分分析方法根據車牌背景顏色和字符邊界具有固定的匹配函數，找到顏色相對于特征點的主成分方向。車牌的水平傾斜角度;最小方差法，根據字符投影點在垂直方向上的最小坐標偏差導出垂直傾角的閉合表達式，從而確定垂直傾角;利用檢測到的車牌的四個頂點進行透視變換，對相關矩陣進行變換后實現車牌的畸變校正。在宜博時代，大角度車牌識別的識別率仍然很高。 5、車牌識別系統字符分割 后定位車牌區域,由于沒有信息的總數在車牌字符,字符之間的位置關系,每個字符的寬度和高度,等等,以確保正確的匹配的車牌類型和正確的字符識別中,字符分割是至關重要的。一個步驟。字符分割的主要思想是基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果,使用字符的結構特征,相似字符,字符之間的間隔,等等,一方面,分別提取單個字符,包括粘附和破碎的人物等特殊情況的處理;另一方面，將車牌邊緣寬、相似度高的特征歸為一類，消除了車牌邊緣的噪聲。常用的算法有:連通域分析、投影分析、字符聚類和模板匹配。車牌污損和光照不均勻導致的車牌模糊仍然是字符分割算法面臨的挑戰，需要更好的算法來解決上述問題。 6,車牌識別系統字符識別 對分割后的字符灰度圖像進行歸一化，提取特征，然后進行機器學習或與字符數據庫模板匹配，最后選擇匹配度最高的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有:模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法。模板匹配方法的優點是識別速度快，方法簡單。缺點是在處理斷裂和結垢方面存在一定的困難;人工神經網絡方法學習能力強，適應性強，分類能力強但耗時;該方法對未見過的測試樣本具有較好的識別能力，對訓練樣本的要求較低。Adaboost分類方法能夠將重點放在更重要的訓練數據上，識別速度快，實時性高。中國的車牌由三個字符組成:漢字、英文字母和阿拉伯數字，樣式統一，也是識別過程中方便的一部分。然而，由于車牌容易受到外部環境的影響，字符存在模糊、斷裂和染色等問題，如何提高這些字符和混淆字符的識別率也是字符識別中的難點之一?；煜淖址?0和D, 0和Q, 2和Z, 8和B, 5和S, 6和G, 4和A，等等。 7、車牌識別系統車牌識別結果輸出 將車牌識別結果以文本格式輸出，包括車牌號，車牌顏色，車牌類型等。