三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。

　　一、识别率

　　一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%-95%。软杰智能的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率99.7%以上。

　　1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数／实际通过的车辆总数2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数／实际通过的车辆总数

　　3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数／人工读取的车牌照总数

　　这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

　　二、识别速度

　　识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个 识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间，避免车道堵车的有力保障。

　　国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。软杰智能的车牌识别系统在实际应用中识别速度达到平均0.3秒。1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查； 当网络出现故障时，软杰智能车牌识别系统可脱机运行，不影响正常通行；

　　2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果。

  随着现在时代的迅速发展，科技的发达提升，车牌识别系统的选择越来越多，工程商的选择也非常之多，那么今天唯违科技小编就带大家了解如何选择好的车牌识别系统！车牌识别系统，有自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

  完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

  牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。瑞金车牌识别系统