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。

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。

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。

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。

触发方式为什么不适用于车辆缉查？

车辆缉查一般都不应限制运行中的车速，否则影响交通，隐蔽性也不好。从以上的分析看，对于72-90公里/小时的车速，摄像机只会有一幅清晰的图像，由于受任务切换时间的不触定性以及车型等影响，触发捕捉到的图像经常不是最清晰的，这势必严重影响车牌识别的准确性。

为什么不使用移动检测技术？

当图象中的变化达到一定量时，将控制系统完成图像的捕捉及识别，这种移动检测技术对行车速度有比较大的局限，不能太快，也不能太慢，一般只适用于5-20公里的车速，否则漏检率很高；光线的阴影、抖动的树支、车载系统中发动机的抖动及运行时的抖动都会引起误检；即使正确检出车辆，其检测位置也不一定是车牌最清晰时的位置；车流太密时，漏检也很明显。实际应用时效果很不理想，没有实用价值。这种系统更无法在运行的警车内使用，因为图像总是在抖动，相当于总是有移动物体。有些系统可能针对这些现象做了一定的处理，但只能说是有所改进而已，无法回避事实。

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。

PlateDSP的识别速度

测试平台：
Intel Celeron 1.7GHz CPU + 256MB内存 + 20GB-HD硬盘 + NVIDA RIVA TNT2显示卡，IBM兼容机；
Windows XP操作系统；
大恒CG300(bt878)视频采集卡，PAL_D制式；

768x288x16位色，约10毫秒/帧；连续识别时CPU占用率约5%

图片文件存储时间

对于720X288时，JPG格式下，100%质量约60mS,90%质量约40mS；BMP格式约20mS(Intel Celeron 1.7GHz CPU + 256MB内存)。文件保存时，可能造成视频停顿。

PlateDSP的识别率

简单地讲识别率没有太大的意义，因为识别率与图像的质量关系最大。当车牌点阵大小为150X40点左右，图像聚焦清晰，倾角小于10度，字符完整不粘连时，识别率好于97%。