车牌识别系统产品所采用的触发机制不同，导致其特性不同，性能的侧重点也不同，甚至产品价格也会有所不同，没有哪一种触发机制或方式可以满足所有类型的需求，因此用户需要针对自身系统功能的需要来选择采用合适的触发方式的车牌识别系统产品，同时提出对于该产品的不同的评价要求。

　　所有的车牌识别系统产品从本质上来说都有一个相同的流程：

　　图像获取→车牌定位→字符分割→字符识别→车牌号后处理

　　车牌识别系统中的触发机制就是为了解决“图像采集”环节的方法。从触发方式的原理上来分，车牌识别系统产品的触发方式分为二种方式，一为外部触发式(地感、红外)，二为自触发方式(视频触发)。

　　一、 外部触发式

　　所谓车牌识别系统的外部触发方式，是指车牌识别系统接爱外界触发信号，由外界触发信号，由外界触发信号控制进行图像的采集，可以从视频流中截取，因为在很多系统中，完成车牌识别功能的同时也要求提供动态视频信号。

　　但对于前面所提到的“外界触发信号”来说，便着多种多样的的信号来源，如触发线圈(车辆感应器)提供触发信号、红外对射传感器提供触发信号、称重设备提供触发信号、其它传感器提供触发信号、通信接口提供触发信号等。无论外部触发信号的来源如何，对于车牌识别系统来说都是采用同样的“外触发”方式，它所完成的工作仅仅是“接收”这个触发信号，并由该信号“触发”控制车牌识别系统软件去获取所需要识别的目标图像——图像采集。

　　目前，这种“外部触发方式”采用最多的是地感线圈触发。利用车辆的金属车身切割线圈磁力线圈产生电流变化的原理，由车辆检感应器感应到线圈内的电流变化，产品触发信号传送给车牌识别系统，控制其摄像机进行抓拍图像的采集，完成车牌识别功能。“外部触发方式”对于车牌识别系统产品来说比较简单，在未接收到触发信号时，车牌识别系统处于工作等待状态，在触发信号的控制下完成一次图像的采集并对其进行运算，最终实现车牌号字符的识别。同时，由于接收一次触发信号才进行一次摄像机抓拍。车牌识别系统进行运算，得出车牌号数据。因此只要能保证触发信号的稳定，就可以保证车牌识别系统的抓拍率，其漏触发率和误触发率与车牌识别系统本身无关，而取决于外部触发装置，通常情况下能实现很高的抓拍率并能保证较好的图像质量，以实现最佳的识别效果。

　　但这种“外部触发方式”也具有一定的特点，即需要配备辅助的触发装置，而这些触发装置的安装往往会造成一些不良后果，如采用触发线圈的方式需要在监测地点割地埋设线圈;采用红外对射或者称重设备提供触发信号，也需要安装相应的传感器，这对于监测地点的环境必然造成一定程序的破坏。同时，所有提供给车牌识别系统触发信号的外部传感装置都有一个老化保养的时间。通常来说，地感线圈的使用时间是3至6年，每隔几年时间还需要重新埋设新的地感线圈来代替。

　　当采用通信接口传送触发信号控制产品进行抓拍和识别时，其发送触发信号的控制软件也需要获得一种信号来决定触发的时机。

　　二、 自触发方式

　　车牌识别系统的自触发方式是指产品不需要接收外部触发信号控制其进行图像的采集，而是由车牌识别系统本身自行完成对输入视频流的检测分析，并由算法控制其自身，自行决定在合适的电动机截取图像，完成车牌识别功能。

　　采用自触发方式的车牌识别系统都需要输入视频流信号，以便对其进行分析，因此技术人员也通常把这种触发方式称为“视频触发”，因其触发时机是通过产品自身对视频信号进行分析来决定的。视频触发的车牌识别系统产品的优势在于不依赖外部硬件来触发信号，只需接入视频信号便可自行完成从采集图像到完成车牌识别系统的全部功能。这就避免了前面提到的外部触发方式中所涉及到的关于外部触发信号源装置的使用年限、安装调试、维护等工作，也不会造成对监测点路面的破坏。

　　然而，有利必有弊，当采用“视频触发“时，车牌识别系统产品本身不断对动态视频流信号进行分析和运算，以便在合适的时机(通常指视野范围内有车辆且车牌大小像素和位置都满足车牌识别系统功能的要求)采集图像进行识别，这种分析和运算的效果取决于产品的运算性能(或称为算法性能)，从理论上来说，由于受到外界光照变化、背景变化、视野抖动、图像清晰程序等各种因素的影响，其触发效果不可能达到完全理想的状态，很难在最佳时机实现触发，这种触发时机的偏差往往会带来一些负面的后果，如漏触发(本应该触发的时间没有触发、造成漏车)，误触发(本不应该触发时触发了、产生无用的数据，或者影响到后续车辆的正常触发)以及触发时机不佳导致图像质量不好影响识别效果等问题，这是采用自触发方式的车牌识别系统所无法避免的。

　　对于采用自触发方式的车牌识别系统产品来说，常用的算法有两种，即基于车辆触发和基于车牌触发，不同的思路会使车牌识别系统的自触发性能呈现不同的特点。

　　2.1 基于车辆触发

　　基于车辆触发是指车牌识别系统为不断在视野范围内判断是否存在车辆，不发现有车辆时则启动触发，控制产品采集图像并完成车牌识别功能，常用的基于车辆触发的方式有基于车辆跟踪的方式和基于虚拟线圈的方式。

　　(1) 基于车辆跟踪的方式通过对车辆外形特征的模型，分析视野范围内有无与车辆外形相似的物体，当发现与模型相似的物体时启动触发，控制产品采集图像完成识别，这种方式运算量比较大。且对车辆外形进行建模(特别在近景条件下)是一个较为复杂的过程，目前国内车牌识别系统中极少有采用这种方式实现自触发的情况。

　　(2) 基于虚拟线圈的方式通过在视野范围内设置一个类似于地感线圈功能的区域，通过计算该区域内的灰度(或颜色)的变化而判断是否有车辆进入到区域中，当发现有车辆时启动触发。

　　目前，基于虚拟线圈的方法是采用自触发方式的车牌识别系统中较为常用方法之一(另一种是车牌触发)这种方法工作原理比较简单，运算也并不复杂，能做到触发及时，触发时车辆位置相对比较准确，同时，由于其触发的信息来源是车辆本身，而非车牌，因此对于不悬挂车牌的车辆同样能完成有效触发抓拍。其缺陷在于仅对运动车辆有触发效果，无法检测到静止车辆。

　　2.2 基于车牌触发

　　基于车牌触发是指车牌识别系统不断在视频范围内寻找是否存在车牌，一旦寻找到车牌并经过进一步确认后启动产品进行图像的截取，再对截取到的图像进行牌照号码的识别。这种触发方式也是常用的一种视频触发方式。

　　基于车牌触发的自触发方式从工作大批量上来说也比较简单，其争优点在于不受车辆位置的影响，所关心的仅仅是车牌是否在视野范围之内，同时对于静止的车辆也能形成有效的触发抓拍。但其不利因素也是显然一见的，即对于没有悬a车牌的车辆无法进行触发。同时。由于背景复杂，变华极大(移动式稽查系统的应用)，因此受栏杆、树影等背景因素干扰造成误触发的情况也相对比较多。

　　三、 应用

　　通常来说，采用外部触发方式的车牌识别系统通常是使用在车辆密度不高，车速不快，且允许安装触发装置的条件下，如小区的车辆出入口、智慧停车场车辆出入口、高速公路收费出入口等等。这些应用通常都要求触发准确，识别效果最好，不能出现漏触发或误触发的现象。而对于公路或城市道路，安装外部触发装置(最常见的是地感线圈)通常会对路面进行一定程序的破坏，不利用于公路的保养维护，所以不太理想的识别效果将以对路面的破坏为代价。为了识别率总体性能，通常能够采集外部触发方式的情况下，尽可能不采用自触发方式来做，但有两种情况，用户不得不选择自触发方式(视频触发)，即监测点不允许对路面进行破坏和移动监测的情况下。

　　采用自触发方式(视频触发)的车牌识别系统有两种安装方式，一种为固定式安装，通常指安装在路面上方的桥梁或龙门架上，斜向下方对通过路面的车辆进行监测，如高速公路超速布控系统、城市治安卡口系统等，采用这种方式的原因大都因为监测点的路面不允许任何破坏，此时通常要求对于无牌车辆也要进行抓拍存档，故最佳选择是采用虚拟线圈方法进行自触发方式;第二种是安装在移动车辆上，或视频源为手持式摄像机的形式，如各类移动式车辆稽查系统，此时只能采用基于车牌触发的自触发方式来完成对于目标车辆的抓拍和识别。