車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。1。車牌切分模塊車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。2。車牌識別模塊在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。

車牌識別系統的關鍵技術及算法。Sobel邊緣檢測算子：Sobel邊緣檢測還有另外一種形式，稱為IsotropicSobel算子，該算子具有各向同性的特征，利用加權平均算子，權值反比于鄰點與中心點的距離，當沿著不同方向檢測邊緣時梯度幅度一致，因此它的位置加權系數，在檢測不同方向上的邊緣時梯度的幅度一致，但速度較一般Sobel算子要慢一些。用于邊緣檢測的算子很多，常用的還有Laplacian邊緣檢測算子、Canny邊緣檢測算子等。

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

停車場道閘的防砸技術主要有：1。地感防砸技術一般停車場都裝有地感，當車輛檢測器檢測到地感觸發信號就會控制閘桿一直升起并保持豎直狀態，只要地感信號消失時才會落桿。這種防砸技術關鍵在于地感線圈的穩定性，如果地感受到干擾，就有可能會失靈，而且地感只能檢測車輛，不具備防砸人的功能。2。數字防砸這種技術安全性比較高，當然成本也比較高，數字式自動檢防砸車測技術，無需其他輔助保護裝置，實時精1確采集閘桿運行數據監控運行，一旦運行過程中受阻，閘桿將迅速升起。