根據車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發(fā)信號，相機在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大；

另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機會實時地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經過嚴格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩(wěn)定性都。

由于圖像質量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機和圖像做一些預處理，以得到車牌清晰的圖像。

一般會根據對現場環(huán)境和已經拍攝到的圖像的分析得出結論，實現相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進行噪聲過濾、對比度增強、圖像縮放等處理。

車牌識別原理主要基于圖像處理和模式識別技術，通過以下幾個步驟實現： 圖像采集：通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

預處理：圖片質量是影響車輛車牌識別率高低的關鍵因素，因此，需要對高清攝像抓拍主機采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。