现如今，车牌识别技术已经广泛运用到城市交通和停车场上面了，这也大大改善了交通拥挤和停车难的问题，当然，车牌识别技术也不是万能的，有一些因素还是会影响它的识别效果的，下面，就和小编一起来看看影响车牌自动识别因素有哪些及购买时需要注意哪些问题吧。

　　一、影响车牌自动识别因素：

　　1、图像对识别的影响

　　只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。当图像中的车牌大小为150X40点阵时，字符不易粘连，利于切分，且切分后的字符特征较明显，利于识别。

　　2、车速对图像的影响

　　我国采用的PAL制视频标准规定为每秒25帧图像(每帧图像之间的间隔为40毫秒)。假若摄像机镜头的景深(图像清晰范围)为1.0米。对于90公里/小时(0.001*3600/0.04=90)的车速，摄像机只能采集到1帧的清晰图片。为了得到更多的清晰图像，应设法增加景深，具体办法是加大镜头，减小CCD摄像机的尽寸。

　　3、触发装置对图像的影响

　　在Windows多任务系统中，任务的切换时间极不稳定，经过实测，这一时间从0到几百毫秒不等，当系统CPU占用率高时，任务的切换时间很长。而视频应用系统的CPU占用率都比较高。触发装置实际上是使用任务查询方式检测I/O端口的状态，当达到设定的条件时，捕捉图像。由于I/O端口状态的变化到检测有一定的延迟，使得捕捉的图像可能不是最清晰的，当车速较高时，这种情况更加明显。

　　4、车型对图像的影响

　　不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，捕捉的图像可能不是最清晰的。

　　5、识别速度为什么要快?

　　在城市道路以及国道上，车速一般为0至80公里/小时，实际的车辆缉查应用系统，应达到这一车速水平，而不应限制车速。在80公里/小时的车速下，摄像机只有一帧清晰的图像，要准确地捕捉到这一帧图像的唯一方法，就是对图像进行逐帧捕捉和识别，这就要求捕捉和识别的时间不得多于40毫秒，为了保证Windows系统的正常运行，这一时间不得不缩短为20毫秒以下。

　　二、选购车牌识别系统注意点：

　　1、稳定度

　　随着产品算法与业者的技术提升，德立达小编认为，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。

　　2、实测识别率

　　几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间最好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。

　　3、软硬件架构

　　另外，车牌辨识既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。

　　随着车牌识别的广泛运用，渐渐的成为了城市智能交通、停车场管理系统的一个重要组成部分，也促使很多停车场纷纷引进车牌自动识别技术，虽然国内装有车牌识别技术的停车场也蛮多的，但还是有一些地区没有安装，也对此不怎么了解，因此，在购买车牌识别系统时需要知道一些基本常识，不要买了不合用，花了冤枉钱还耽误工程。

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