监控要识别车牌得先拍清楚，像拍照一样把车牌区域单独找出来。然后软件用算法把每个字拆开，像读报纸那样逐个认出来。核对数据库，看看有没有车牌号匹配的。

为什么这样搞呢？因为车牌就那么几个字，算法认得快。比如传统OCR准确率75%，但遇到反光车牌就掉链子。现在用深度学习模型，准确率提到98.6%（前年安防白皮书数据），还能自动识别连号和特殊字符。摄像头要选200万像素以上，否则小字看不清。处理速度每秒10-20张，跟拍车速度同步才行。不同算法各有看家本领，比如有的专攻夜间车牌，有的能处理高速移动的车牌。就像吃火锅得配蘸料，得看具体情况选合适的技术。