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从技术上评估智能车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统必须能够稳定可靠地运行。所以想要评估智能车牌识别系统的好坏。
认可率
无论智能车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。交通技术已被用作特殊识别率指标。要求是一体化24小时全天候的正确识别率为85%~95%。
为了测试智能车牌识别系统的识别率，系统需要安装在一天24小时或更长时间运行的实际应用环境中，为至少1000辆流通的自然车辆收集车牌，并识别许可证。板图像和识别。存储结果以供检索。然后，您需要获得实际的车辆图像和正确的手动识别结果。然后可以计算以下识别率：
1、自然交通流量识别率=正确识别整数/实际通过车辆总数的总数
2、可识别的车牌百分比=人正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数
3、可以识别整张卡的正确识别率=整张卡正确识别的牌照总数/手动读取的牌照总数。这三个指标决定了智能车牌识别系统的识别率，例如可信度、误识别率等。中间结果是车牌识别过程。
识别速度
识别速度决定了智能车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。具有高识别率的系统，如果需要几秒甚至几分钟来识别结果，那么系统将没有实际意义，因为它不能满足实际应用的实时要求。例如，高速公路收费中车牌识别应用的功能之一是减少运输时间。速度是减少此类应用程序中流量时间的有力保证。、避免交通拥堵。国际运输技术提出的识别速度在1秒以内，越快越好。
后台管理
智能车牌识别系统的后台管理系统确定智能车牌识别系统是否易于使用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率是100%，因为牌照很脏，、模糊，、被阻挡，或天气可能不好(雪，冰雹，雾等)。后端管理系统的功能应包括：
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能系统操作造成网络错误时，可以保护图像数据不被丢失，方便以后进行人工调查;
2、有效的自动比对和查询技术，识别的车牌号应自动与数据库中的数千个车牌号进行比较并提示报警，如果车牌号未正确读取，则使用模糊查询。
3、一个良好的智能车牌识别系统，用于网络运行，还需要提供实时通讯、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障排除。
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