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。
视频识别技
车牌识别系统
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。
视频识别技术
智能视频识别技术是通过识别车辆所具有的牌照图像并传入平台，经由平台统计分析，实现车辆信息自动识别、实时数据交互、基础数据查询及维护等。
主要用于地下停车场的出入口和主要路口，通过摄像头采集的视频，识别车牌，用于辨识车辆是否符合进入条件、定位车辆位置，或是计算车辆停留时间进行计费。
人脸识别技术
人脸识别技术的基础是人脸识别，主要用于社区各路口和各进出区域的门禁，常用于检索匹配进入人员是否为社区人员，或者是定位可yi人员的移动轨迹。为地下停车场的安全保障和紧急事件的处置提供了坚实的基础。
识别速度识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。然而，这需要一个前提：必须有足够长的通道进出，通道的总宽度超过8。具有高识别率的系统，如果需要几秒甚至几分钟来识别结果，那么系统将没有实际意义，因为它不能满足实际应用的实时要求。国际运输技术提出的识别速度在1秒以内，越快越好。目前，市场上的车牌识别系统在实际应用中的平均识别速度为200毫秒。更好的车牌识别系统已达到10毫秒的识别时间，实际应用识别速度可达到平均40毫秒。正大电动门
（作者： 来源：）
