图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。开始是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，其重要的指标是识别率。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，特别是有chao速情况，在此条件下，被摄像机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理；除了光照和光线的影响之外，
智能车牌识别
图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。开始是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，其重要的指标是识别率。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，特别是有chao速情况，在此条件下，被摄像机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理；除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。
车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。由于获得的车牌图像的多样性以及诸如烟雾，雨，雪和不同阳光角度等许多因素的影响，车牌识别面临着巨大的挑战。在一张拍摄的车辆图像中，只有含车牌号码的部分，对识别工作有意义，我们可以将其他区域设法除去，即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像，这样做的好处是可以节省系统识别时间。
车牌的底色检测
车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。当固定车辆进入时，摄像机接收图像，系统自动识别车牌号，车牌颜色，自动确定车型等，并记录信息，如数据库车辆的进入时间，然后判断车辆是内部车辆还是临时车辆如果车辆是由固定车辆系统自动释放，则不需要手动控制车门的开关。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。本设计采用的是RGB 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。
其他事项：1。车牌“自动识别”功能实现“一车一拍”发布管理方法。也就是说，在自动识别车牌后，车辆障碍将被“抬起”一次，并且该动作的持续时间约为5秒。因此，我们特别提醒后续车辆不要紧接在前车之后进入障碍区域，以避免在闸门“下落”时损坏车辆。汽车自动检验设备配有车牌的识别系统，其自动性能不断增强，这样大大减少了车辆检验的整体时间，从而使待检汽车排队的长度缩短，取得了明显的社会效益与经济效益。 2.车牌识别系统后，南北校区的所有大门将分为行人和行人道。行人将穿过行人通道。不要经过或越过高速公路大门。 3.如果新购车辆不申请车牌，请在出入境时出示，方便识别或手动输入。 4.校园严禁驾驶。进入校园的车辆必须停放在区域。车辆将按如下方式处理：学校内的车辆违反规定（包括违规行为），并在互联网上公布;三次违反校外车辆的行为将直接列入黑名单，取消进入校园的资格。 5.进入校园之前，必须由受访者或部门进行临时访问或货物运输。
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