图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
  预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
  车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个倍 加 信 车 牌 识 别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。
  字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
  字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
  结果输出：将倍 加 信 车 牌 识 别的结果以文本格式输出。
  OCR倍 加 信 车 牌 识 别是倍 加 信 车 牌 识 别SDK，在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。倍 加 信 车 牌 识 别SDK采用OCR技术，融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。