如何选择稳定并可靠运行的车牌识别系统？

选择车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。

一、识别率一个车牌识别系统是否实用，最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%。车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率99.7%以上。

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。

二、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保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。车牌识别系统在实际应用中识别速度达到平均0.3秒。

三、停车管理系统

1. 识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能?；ね枷袷莶换岫?，同时便于事后人工排查； 当网络出现故障时，智能车牌识别系统可脱机运行，不影响正常通行。

2. 有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果。

3. 一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。