从专业的角度去判断一个车牌识别系统是否好与坏，只要能够正常的让车牌识别系统运行，我们就可以从识别率、识别速度和后台管理系统这三个方面就可以得出结论。

1.识别率。车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术讨论了特殊的识别率指标，要求全天候24小时正确识别率为85%~95%。道尔智能控制的车牌识别系统在实际应用中已达到99%以上。

为了测试车牌识别系统的识别率，系统需要安装在实际应用环境中，每天运行24小时以上，收集至少1000辆自然车辆的车牌进行识别，并存储车牌图像和识别结果，以便检索和查看。然后，还需要获得实际的车辆图像和正确的人工识别结果。然后可以计算出以下识别率：

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。

2.识别速度。识别速度决定了车牌识别系统是否能满足实时和实际应用程序的要求。如果一个高识别率的系统需要几秒钟甚至几分钟才能识别结果，那么该系统就没有实际意义，因为它不能满足实际应用程序中的实时要求。例如，车牌识别应用在高速公路收费中的作用之一是减少交通时间，这是减少交通时间和避免交通堵塞的有力保证。国际交通技术提出的识别速度不到1秒，越快越好。

3.后台管理体系。车牌识别系统的后台管理系统决定了车牌识别系统是否易于使用。必须清楚地认识到，不可能达到100%的识别率，因为车牌被污染、模糊、遮挡，或者天气可能很糟糕（雪、冰雹、雾等）。

后台管理体系的功能应该包括：

1、可靠存储识别结果和车辆图像数据。当多功能系统操作使网络错误时，可以保护图像数据不丢失，方便事后人工调查；

2、有效的自动比较和查询技术，识别的车牌号应与数据库中的数千个车牌号自动比较和提示报警。如果车牌号没有正确读取，应使用模糊查询技术得到相对最佳的比较结果；

3、良好的车牌识别系统还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置和系统故障诊断。

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