车牌识别算法，不同的车牌识别厂家，会采用不同的算法来实现车牌识别功能，对于客户而言，如何选择更优的车牌识别系统产品呢，这就需要用到性能指标去衡量它。车牌识别算法的性能指标一般包括以下几点：

1. 正确性

一个算法必须正确才有存在的意义，这是蕞重要的指标，即不会出现卡死、崩溃、输出乱码等现象。

2. 可读性

客户需要调用车牌识别算法接口，所以，算法接口的可读性和易理解性也非常重要。

3. 识别率

在考虑雨雪天气、车牌有无遮挡、车牌有无倾斜、车牌有无畸变、车牌有无污损、并支持多种车牌类型、白天和夜间等情况下，车牌整体识别率还能达到99%以上，这样的车牌识别算法才能在实际应用中发挥出它的价值。

4. 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性的要求，例如在停车场出入口管理应用中，如果识别速度太慢，出入口不能及时的自动抬干放行车辆，小区车牌识别系统，就会严重影响车辆的正常通过。

5.内存的占用

算法的执行都会占用一些内存，但如果占用过多，可能会影响其他系统的正常运行或者降低整个系统的运行速度，所以算法占用内存越少越好。

车牌识别系统常见问题

车牌识别系统常用于停车场、路口监控等，而此系统重要的组成部分就是车牌识别模块。不管是什么样子的设备，都有可能出现一些问题，当然车牌自动识别系统也是如此，那么车牌自动识别系统出了问题如何解决呢？

车牌识别系统常见问题：

感光部件对外部环境的处理：环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，停车场车牌识别系统厂家，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，车牌识别系统，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效保证。当识别算法认为车牌达到了蕞佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。

对图像预处理：车牌定位之前一般要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处出现污点、变脏、模糊退色、有其它字符区域干扰、以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有较多困难。对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照退色、牌照字符粘连等不利因素，这样就需要研发与之适应的算法。如算法能适应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等状况的话，自动车牌识别系统，那就可以大大提高车牌识别的概率。

车牌识别系统能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过精度的车牌识别设备、车道闸机和LED语音显示系统等共同组成，可以进行特征提取、图像预处理、车牌字符识别，识别车辆牌号、颜色等信息，能够有效的提高车辆通行效率，准确记录统计收费信息。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。

实现停车场出入口收费管理、车辆出入管理、自动放行、牌照号码自动登记、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。

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