要提高拍照識車的準確性，可以從以下幾個方面著手。

首先是數據集和訓練，使用大規模、多樣化且具代表性的數據集進行訓練，涵蓋各種車型、光照和角度變化，同時進行數據增強操作，如旋轉、縮放等。

其次是圖像預處理，對拍攝的車輛圖像做預處理，像直方圖均衡化等，提升圖像質量和對比度。

然后是特征提取和選擇，選合適的特征提取方法，比如局部二值模式、方向梯度直方圖等，還要根據情況挑好特征選擇方法。

接著是算法和模型選擇，像支持向量機、隨機森林以及卷積神經網絡等，根據具體需求定。

再就是參數調優和模型集成，優化所選算法和模型的參數，也可嘗試模型集成。

還有環境控制和優化，盡量控制好拍攝環境，比如光照、角度和遮擋，可通過額外光源等方式改善。

另外要利用數據增強技術，對訓練數據進行多種操作以增加多樣性。

持續改進和迭代也很重要，不斷收集反饋評估，根據實際調整改進。比如在車牌識別中，優化圖像采集與處理，用高分辨率攝像機，對采集圖像去噪、增強對比度等。改進車牌定位算法，采用基于深度學習的方法提高適應能力。優化字符分割與識別方法，結合多種算法提高準確率。通過持續學習與在線優化，定期收集新樣本訓練或在線微調模型。

總之，提高拍照識車準確性要綜合多方面努力，隨著技術進步會越來越好。