车牌识别系统针对这些基础的算法有了更进一步，深层次的运用，在复杂背景的图象中如何准确而迅速地定位分割牌照区域，极致优化的嵌入式车牌识别算法，综合识别率高于99.7%。车牌识别一体机具有优异的成像自动控制，自动跟踪光线变化，可以有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯；补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性。

        车牌识别一体机具有一体化摄像机，与传统摄像机相比，一体化摄像机体积小巧、美观，安装、使用方便，监控范围广、性价比高等优点，具有极佳性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。

        首先对采集到的车牌图像进行预处理是车牌识别系统中一个重要环节，经过预处理后的不但能去除图像噪声、提高图像质量，降低其对车牌识别过程中的负面影响，还可以降低系统占用内存空间，提高识别速度。

        其次车牌识别的第一步是车辆图像捕捉与获取，根据图像采集设备不同可以分为两类，使用照相机采集的静态图像和使用摄像机采集的视频图像，对图像质量要求较高的系统则会使用照相机作为采集设备，对于实时性要求较高的车牌识别系统通常采用摄像机作为采集设备，如超速检测系统.目前国内的高速公路监控系统已经淘汰了相机，转而采用高清摄像机。

        第三图像分割是数字图像处理和现代图像处理的核心技术，在对图像的研究中，前景对应着图像中具有独特信息的区域。在车牌识别中就是为了分析图像中的车牌信息，因此需要从图像中把车牌区域分离出来，图像分割就是通过一系列算法将车辆图像的车牌信息与背景分离的过程。

        第四车牌识别技术的核心在于车牌定位、字符分割和字符识别三个阶段.不同的车牌识别技术算法差异主要集中在这里。其中车牌定位算法和字符分割算法主要应用了数字图像处理的图像预处理和图像分割的知识，而字符识别算法主要涉及模式识别技术。

        车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

        实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等。