在智慧停車系統中，大連車牌識別系統是基于圖像分割和圖像識別理論，對車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算。

    根據車輛檢測方式的不同，大連車牌識別系統圖像采集一般分為兩種，一種是靜態模式下的圖像采集，通過車輛觸發地感線圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發信號，相機在接收到觸發信號后會抓拍一張圖像，該方法的優點是觸發率高，性能穩定，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信號，相機會實時地記錄視頻流圖像，該方法的優點是施工方便，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，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低一些。

    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，以保證得到車牌清晰的圖像。一般會根據對現場環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。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等;增強對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態濾波器等;圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。

    從整個圖像中準確地檢測出車牌區域，是大連車牌識別系統過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致識別失敗。車牌定位方法一般會依據紋理特征、顏色特征和形狀特征等信息，采用投影分析、連通域分析、機器學習等算法檢測車牌。