设计一个基于机器视觉的车辆自动识别收费系统，要求该系统可以对行驶中的车辆进行车型和车牌的识别，在不停车的情况下实现车辆按型号不同分类收费的功能。列出系统的总体结构和主要组成模块，画出相应模块的算法流程图并阐述每个模块的功能和作用。

总体结构和主要组成模块：
该系统的总体结构包括图像采集、图像预处理、车型识别、车牌识别、车辆分类、收费系统等模块。其中，图像采集模块用于采集车辆的图像，图像预处理模块用于对采集到的图像进行预处理，车型识别模块用于对车辆型号进行识别，车牌识别模块用于对车辆牌照进行识别，车辆分类模块用于根据车型对车辆进行分类，收费系统用于根据车型分类进行收费。

算法流程图和模块功能阐述：
1. 图像采集模块：采集车辆的图像。
2. 图像预处理模块：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等。预处理后的图像更加清晰，有利于后续的车型识别和车牌识别。
3. 车型识别模块：通过对预处理后的图像进行特征提取和分类，对车辆的型号进行识别。常用的车型识别算法包括基于特征提取的方法、基于深度学习的方法等。
4. 车牌识别模块：通过对预处理后的图像进行字符分割、字符识别等处理，对车辆的牌照进行识别。常用的车牌识别算法包括基于模板匹配的方法、基于深度学习的方法等。
5. 车辆分类模块：根据车型对车辆进行分类，例如小型车、中型车、大型车等。分类算法可以采用基于规则的方法、基于深度学习的方法等。
6. 收费系统：根据车型分类进行收费，例如小型车按照每小时10元的标准收费，中型车按照每小时20元的标准收费等。

以下是车型识别模块和车辆分类模块的算法流程图和功能阐述：

车型识别模块算法流程图：


车型识别模块功能阐述：
1. 图像预处理：对采集到的车辆图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
3. 特征分类：通过对提取到的特征进行分类，将识别出的车型与预设的车型进行匹配，从而得到车辆的型号。

车辆分类模块算法流程图：


车辆分类模块功能阐述：
1. 车型识别：通过车型识别模块对车辆的型号进行识别。
2. 分类规则设计：根据车型设计分类规则，例如小型车的长度不超过4米，宽度不超过1.8米等。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，例如车辆的长度、宽度等。
4. 分类器设计：设计分类器，将特征与分类规则进行匹配，从而对车辆进行分类。