由于不同交通卡口建设安装的地方不一，所受到外部道路环境影响程度也各有差异。一些卡口受旁边的环境补光不足、光照过于强烈、雨天镜头沾水、重型货车经过设备振动、树木遮挡等情形影响，导致卡口捕获的过车图片号牌区域像素点不足或过大，均会影响号牌的识别准确率，依据监控行业内大量的号牌样本训练经验得出，一般情况下号牌区域像素点大小在100至140之间效果良好，在此范围之外就很难保证号牌识别准确率。比如强顺、强逆光照条件下，视频图像容易过暗或过暴，因此导致图像亮度失真影响号牌识别算法的正常处理；大风天气下，安装卡口的L杆容易受力产生挑臂晃动，画面场景的不断变动使得算法无法有效地定位车辆与号牌模型，进而影响正常识别。
由于交通卡口设备一直暴露在室外，没办法避免受到气候、环境等影响，部分交通卡口摄像机随着使用时间的延长，硬件性能呈现下滑趋势，因此导致过车图片识别准确率下降。此外，从部分卡口图片显示车辆号牌清晰完整，但仍出现数字字母混淆等情形来分析，个别厂家摄像机相关设备也存在硬件性能配置不够、算法分析精度不足等问题。以浙江大华卡口设备为例，近五年来出现三代卡口类摄像机，代是2016年之前上市的500万至700万像素普通系列；第二代是2016年至2017年间上市的700万像素“E”系列；第三代是2018年之后上市的700万至900像素“慧”系列，后期产品在图片分析算法深度学习及优化方面有了较大提升。
2017年新能源车辆陆续投入到正常的使用中，由于其号牌不同非新能源车辆，部分早期建设的卡口摄像机无法支持新车型的号牌识别，易导致识别错误。据海康威视、浙江大华等摄像机厂商反馈， 2016年前出厂的前端设备无法支持新能源车牌的有效识别。此外，还有一些中重型货车驾驶员，为逃避车辆被监控抓拍或处罚，采用一些技术方法来干扰卡口的正常抓拍，进而影响卡口图片识别准确率。例如改装车辆的远光灯，当车辆经过卡口位置时进行强光干扰，导致卡口无法正常识别，或者通过号牌遮挡、故意污损，来躲避卡口的正常抓拍取证等。
近年来，各地对交通卡口建设投入持续加大，形成了量大面广的局面，但由于设备运维管理的理念与机制跟不上，导致一些卡口设备处于漏管或管理不到位的状况，比如摄像机安装角度偏离、对焦不准、镜头未定期擦拭、算法程序未及时来更新、补光灯损坏或亮度下降等等，也不同程度地影响到卡口图片识别准确率。
卡口号牌识别准确率是不是满足实战应用需要，直接或有效的对照依据就是相应技术标准。但根据近年来卡口运作情况，及结合一些卡口设备厂家的跟踪研究，现有国标关于卡口车辆号牌识别准确率制定过高(如日间95%以上、夜间90%以上)，或者可以视为 “实验室标准”，不是很接地气，标准制定中没有考虑到不同环境、不同车型、不同使用期设备等之间有的差异性，而引起的号牌识别准确率的差别化。(作者： 袁潜韬 邵晓波)
