字符分割则是将定位后的车牌图像中的字符逐个分割出来，为后续的字符识别做好准备。这需要考虑字符之间的间距、笔画特征等因素，确保每个字符都能被立且准确地分割。 后是字符识别阶段，系统采用机器学习、深度学习等技术，对分割后的字符进行识别和分类。常见的字符识别方法包括模板匹配、特征提取与分类、神经网络等。通过训练大量的车牌样本数据，系统能够学习到不同字符的特征和模式，从而实现对新输入车牌字符的准确识别。
车牌识别系统具有的准确性和可靠性。经过优化的算法和不断的训练，其识别准确率可以达到很高的水平，能够有效应对各种复杂的环境和车牌状况，如车牌污损、光照不均、倾斜等。
恶劣的天气条件（如雨雪、大雾等）可能会影响图像采集的质量，从而降低识别准确率。此外，对于一些特殊车牌（如新能源车牌、临时车牌等）的识别，还需要进一步优化算法和模型。