如果辨别车牌识别系统是否实用？

车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更精确的识别是市场所需。那么如何选择一个好的车牌识别系统就成为首要任务。那么从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些?
首先是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术部门做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%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌进行识别，并且需要将车辆图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。
其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。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**。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
后是车牌识别系统的后台管理。一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到**是不可能的，车牌污损、模糊、遮挡，以及天气原因都可能会影响到车牌识别，而需要做的就是尽可能多的对“问题车牌”进行预先分析，达到车牌尽可能识别准确。
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