数据集和训练

使用更大规模、多样化和代表性的数据集进行训练，以覆盖各种车牌样式、光照条件和角度变化。同时，进行数据增强操作，如旋转、缩放、平移、加噪声等，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。

图像预处理

对车牌图像进行预处理，以提高图像质量和对比度。可以使用图像增强技术，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度增强等，来改善图像质量。

特征提取和选择

选择合适的特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、颜色直方图等，以捕捉车牌的特征。同时，根据具体情况选择合适的特征选择方法，以减少冗余特征和提高分类性能。

算法和模型选择

选择适合车牌识别任务的算法和模型。传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）等，都可以用于车牌识别。根据具体需求和数据情况，选择合适的算法和模型。

参数调优和模型集成

对所选算法和模型进行参数调优，以获得的性能。此外，可以尝试模型集成方法，如投票、堆叠、融合等，以提高识别准确率。

环境控制和优化

在实际应用中，尽量控制环境条件，如光照、角度和遮挡等，以获得更好的图像质量和识别效果。可以使用额外的光源、滤镜或调整拍摄角度等方法来优化环境。

持续改进和迭代

车牌识别是一个复杂的任务，准确率的提高需要不断的改进和迭代。持续收集反馈和评估结果，根据实际情况进行调整和改进，以不断提高识别准确率。