车牌识别系统的原理分析如下：

车辆识别全过程中，支付牌照色调的鉴别根据优化算法不一样，将会在所述不一样流程完成，一般 与车辆识别相互配合、相互之间认证。

1)支付牌照定位

地理环境下，小车图象背景图繁杂、阳光照射不匀称，怎样在自然背景中准确地明确支付牌照地区是全部鉴别全过程的重要。要先对收集到的视頻图象开展大范畴搜索推荐，寻找合乎汽车牌照特点的多个地区做为备选区，随后对这种侯选地区做进一步剖析、评定，之终选中一个好的地区做为支付牌照地区，并将其从图象中提取。

2)支付牌照标识符切分

进行支付牌照地区的定位后，再将支付牌照区域分割成单独标识符，随后开展鉴别。标识符切分一般选用竖直投射法。因为标识符在竖直方位上的投射必定在标识符间或标识符内的空隙处获得部分较小值的周边，而且这一部位应考虑支付牌照的标识符书写格式、标识符、规格限定和一些别的标准。运用竖直投射法对繁杂自然环境下的小车图象中的标识符切分有不错的实际效果。

3)支付牌照字符识别方式 关键有根据模板匹配优化算法和根据神经网络算法优化算法。根据模板匹配优化算法要先将切分后的标识符二值化并将其规格尺寸放缩为标识符数据库查询中模版的尺寸，随后与全部的模版开展配对，挑选好的配对做为結果。根据神经网络算法的优化算法有二种：一种是先对标识符开展svm算法，随后用所得到特点来训炼神经系统网络分配器；另一种方式 是立即把图象键入互联网，由互联网全自动完成svm算法直到鉴别出結果。

具体运用中，车牌识别系统的准确率还与支付牌照品质和拍攝品质息息相关。支付牌照品质会遭受多种要素的危害，如锈蚀、破损、漆料脱落、字体样式退色、支付牌照被挡住、支付牌照歪斜、高亮度返光、多支付牌照、假牌照这些；具体拍攝全过程也会遭受自然环境色度、拍攝方法、车子速率这些要素的危害。这种影响因素不一样水平上减少了车辆识别的准确率，也更是车牌识别系统的艰难和挑戰所属。以便提升准确率，除开不断健全鉴别优化算法还应当想办法摆脱各种各样阳光照射标准，使收集到的图象有利于鉴别。