６、夜间环境对识别率有何影响，千宽如何保障识别率？
夜间环境照度低、车辆开大灯，图像质量会有所下降，车牌质量比白天差，都容易导致识别率下降可以通过改善照明条件来解决，也可以选择高性能的低照度摄像机，但这样会提高硬件成本千宽的车牌识别产品，通常的应用中，会采用工业照明或者led灯补光。这种情况下，夜间车牌正确识别率指标在95%，恶劣情况下不低于90%。
７、工业照明或者led灯补光区别
这两种对夜间车牌正确识别率都差不多，工业照明前期投资少，后期维护费高一点（功耗大），而ｌｅｄ灯补光前期投资多，后期维护费少一点（功耗少）。
8、 嵌入式产品与传统的pc比较优点是什么？
1）、工作稳定性好
由于嵌入式产品都是基于嵌入式操作系统的，而不依赖于我们所常见的微机操作系统(windows和dos等)，一般均采用单任务的、稳定性非常好的专用嵌入式操作系统或linux操作系统，在追求其短小精悍的同时，非常重视其工作的稳定性。同时，嵌入式系统产品一般都带有防死机复位功能，在系统出现死机时可自动复位，重新启动运行。因此，稳定性是嵌入式产品的一大特点，这种特点非常适合于智能车辆管理系统应用中。在智能车辆的各类管理系统中，一般都要求系统能够在无人值守的状态下24小时不间断的运行，对产品工作的稳定性要求很高，更不允许出现死机的现象，嵌入式产品的工作稳定特性正好可以适应其在这方面的严格的要求。
2）、 环境适应能力强
嵌入式系统一般都是一体化形式设计的，在结构设计、功能模块设计中都充分考虑了对环境的适应能力，结构简单、元器件数量少、封闭式设计都使其比微机甚至于高档工控机的环境适应能力强得多。这一特性在智能交通管理系统中也可以得到充分的发挥。智能交通管理系统中使用的绝大部分设备都运行在室外，甚至于野外环境中，必须考虑到设备在冬季严寒、夏季酷热、南方潮湿、西北尘沙等恶劣气候和环境下能否保证正常稳定地工作，环境适应能力强将是智能车辆管理系统设备选型工作中首先必须考虑的重要因素之一。而这与正是嵌入式一体化产品的特点之一。
3）、 设备独立性好
嵌入式产品处理的是数字信号，可以毫无困难地与微机控制系统实现数据通讯，而且由于往往设计为一体化的形式，从外观和功能上都相当于一个“可独立工作的‘器件’”，独立地完成某个环节的功能，与外界的数据交换仅仅通过数据传输协议进行，因此设备独立性、可更换性、通用性都非常好，可灵活装配、更换、升级。
9、车牌照识别使用的摄像机为何专用？能不能直接用普通的摄像机？
关键在于普通监控摄像机不能提供全天候环境下的高质量的成像，满足不了牌照识别的要求。特别是在阳光直射车牌、晚上车辆大灯直射摄像头、外界环境光线很暗、车辆较快行驶时等情况下，普通监控摄像机的成像质量较差，甚至人眼都无法分辨车牌。
而车牌照识别使用的摄像机经过特殊的改进，牌照识别软件系统可以自动控制摄像头使其可以根据外界环境的光线强弱来改变自身性能，如自动开启或关闭补光闪光灯等，达到最佳的成像质量，满足了全天候的使用要求。由此带来的一系列好处是，由牌照识别摄像机抓拍的车辆静态图像比普通车道监控摄像机抓拍的图像成像质量好，从而保证了静态监控图像的清晰度，解决了过去静态图像不清晰的难题。
普通摄像头的设计是用以监视为目的的，因此他的设计是针对人的视觉的，而不是针对机器处理的，而人的视觉需求和机器的识别需求往往是不一致的，例如，人眼看计算机屏幕时感觉很好，但如用计算机抓拍就完全不同，有时抓到的图像可能会仅有几条扫描线(如抓牌摄像头快门较快时)，所以，要想使得系统的识别率达到更高的水平，必须设计最适合机器识别用的专用摄像机。
10、为什么监控图像不能作为识别图像？
1）一般监控摄像机的成像及测光是采用平均背景光线的方式，而实际上摄像周围的环境光线是不断在变化的。在监控系统中光线变化对监控图像的影响并不很大影响系统功能，但如果用来进行车牌识别则会遇到以下几个问题：
① 直射光 由于汽车车辆牌照表面覆有反光材料，当光线直射车辆牌照时，监控摄像机采集图像中的车牌部分就是一片耀眼的白光，根本看不清车牌。在这种情况下，是非常不利于车牌识别的，会很大程度上影响车牌识别系统的识别率。在硬件识别上，研发人员采用了特殊算法来控制摄像头及处理图像，有效避免直射光线对车牌识别的影响，保证了车牌识别系统的高识别率。
② 逆光 在车辆逆光的情况下，监控摄像机由于采用平均背景光线测光其得到的图像很暗，甚至根本看不见图像中的物体。而太暗的车牌图像也会影响车牌识别，进而降低车牌识别系统的识别率。
在市场上也有很多带有逆光补偿的监控摄像机，然而由于其是根据监控的功能特点进行整个场景的光线亮度提升，虽然对车牌识别有一定的好处，但还不是完全适合车牌识别的逆光补偿，没有诸如硬件识别独特的逆光补偿算法，给图像以最适合进行车牌识别的逆光补偿，无法根本解决强逆光问题。
③ 全天候光线不同 在不同的季节、不同的天气、一天的不同时间环境光线都在不断的变化着。在不断变化的光线下，要想得到高质量的车牌图像，最大限度地保证很高的车牌识别率，首先就要提高对环境光线的适应性，最快、最有效的调整图像采集设备，使其采集到最高质量的图像。而这些控制，普通的监控摄像机是做不到，必须针对光线控制算法增加相应光线调节模块，使车牌识别更适合全天候多变化的工作环境。
根据实际测试，由于光线变化因素的存在，利用软件识别车牌识别率最高只能达到60%。而基于硬件识别的模式算法，由于采用了独特的光线调节技术，有效解决了以上问题，使车牌识别率能够达到95%以上。
2）一般监控摄像机采集的视频图像比车牌识别所需图像场景大，这是由于各自系统功能特点决定的。监控系统的功能是监视现场情况，而车牌识别系统要识别的是车牌。过大的监控场景中多余的场景不但降低了车牌正常识别要求的画面像素，同时也占用运算空间，给车牌识别带来干扰，降低车牌识别率。
