车牌识别系统适用性评价指标
通常，从技术上评价一个车牌自动识别系统从识别率、识别速度和后台管理三方面做综合评判，当然，一切都以系统正常稳定运营为前提。
其中重要的指标是识别率，而识别速度则决定了一个车牌识别系统是否能偶满足实时实际应用需求；后台管理体系则决定着这个车牌识别系统是否好用，还应注意考虑客观因素的存在，比如车牌污损模糊、遮挡掩盖、天气情况等等意外。
但是稳定的后台需具备以下几点要素：首先要有稳定存储识别结果和图像数据的功能，以防出现网络差错数据会丢失不方便时候人工排查；有效的自动对比和查询技术，要求被识别的牌照号码要从数据库中的车牌码自动对比或者提示报警及时；还要提供实时通信、网络安全和远程维护，以便数据动态及时交换，数据库能自动更新，硬件参数设置和系统故障诊断。
同时，车牌自动识别技术的提升也需要广大用户支持产品，能将使用问题及时反馈给设计公司，以便做出更好改进。
如何提高车牌识别的识别率？
目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？ 从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性： 1、有穷性即算法的演变过程是有限的，云平台车牌识别，不可能无限制的演算； 2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义； 3、输入项即具体的车牌图像； 4、输出项即车牌的识别结果； 5、可行性即车牌识别的效果。 通过优化以上五项特性，车牌识别现状，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。 从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。 车牌识别系统运用在停车场中主要有道闸，承德车牌识别，车辆检测器，高清车牌抓拍相机，电子显示屏，控制中心等组成。通过高清车牌抓拍相机对进出口车辆车牌进行抓拍，提取前后图片的对比，判断是否对该车辆进行放行。由此可见，道闸车牌识别一体机，车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高，同时外界环境对识别率也会有很大影响。 对于安装车牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的原因主要有两点， 一、要保证停车场环境光线要足够明亮，对于光线较暗或者是夜间的时候，应该适当增加一些补光设备；第二、保证进出停车场的车辆车牌照要完好无损，这样就可以保证对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。 因此，避免识别环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车牌识别率。
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