一个车牌识别系统是否实用，较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%。
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照进行识别，并且需要将牌照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。之后便可以统计出以下识别率:
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。
人工神经网络技术。近几年来，电子号牌识别价格，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年m.m.m.fanhy等就成功地运用了bam神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，bam神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个bam矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的---码。
这种采用bam神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
车牌识别系统(vlpr) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对---机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的---码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路自动化---、闯红灯电子监察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
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