评价车牌识别系统的指标有三个：识别率、识别速度和背景管理系统。当然，前提是系统必须能够稳定可靠地运行。不管车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术已被用作一种特殊的识别率指标。要求24小时全天候综合识别正确率为85%～95%。

为了测试车牌识别系统的识别率，系统需要安装在24小时或更长时间运行的实际应用环境中，收集至少1000辆在流通中的自然车辆的车牌，并识别车牌。板图像和识别。存储结果以供检索。然后，你需要得到实际的车辆图像和正确的人工识别结果。然后可以计算以下识别率：

1。自然交通流识别率=正确识别整数/实际通过的车辆总数人脸识别系统

2。可识别牌照的百分比=人们正确阅读的牌照总数/实际通过的车辆总数

3。可识别整张卡的正确识别率=整张卡正确识别的车牌总数/人工读取取牌总数。这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，如可靠性、误判率等。中间结果是车牌识别过程。

车牌识别系统的识别速度决定了车牌识别系统能否满足实时应用的要求。对于一个识别率高的系统来说，如果识别结果需要几秒钟甚至几分钟的时间，那么系统就没有实际意义，因为它不能满足实际应用的实时性要求。例如，车牌识别应用在公路收费中的一个功能就是减少运输时间。在这种应用中，速度是减少交通时间的有力保证。避免交通拥挤。

国际运输技术提出的识别速度在1秒之内，越快越好。

车牌识别系统的后台管理系统决定了车牌识别系统是否易于使用。必须清楚地认识到，识别率是，因为车牌是脏的、模糊的、堵塞的，或者天气可能不好（雪、冰雹、雾等）。后端管理系统的功能应包括：

1。识别结果和车辆图像数据的可靠存储。当多功能系统的运行造成网络错误时，可以保护图像数据不受丢失，便于以后人工调查。有效的自动比较和查询技术。识别出的车牌号应自动与数据库中数千个车牌号进行比对提示报警。如果车牌号读取不正确，则使用模糊查询。这种技术可以得到“”的比较结果；

3。一个好的用于网络操作的车牌识别系统，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障排除等功能。