车牌识别系统的技术指标识别率。一个智能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， 并且需要将车辆牌1照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。车牌识别系统
工业区车牌识别系统
车牌识别系统的技术指标
识别率。一个智能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， 并且需要将车辆牌1照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。
车牌识别系统的应用技术
图像识别技术。车牌识别是以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码网站建设公司，从而完成识别过程的一种技术，可以完成对车辆身份的辨认。
云平台。其针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的发掘，这些数据自己来说是通用的。停车场云平台管理，打破单个集团化车辆管理体系信息孤岛近况，实现多个停车场在统一平台上集中同一管理。
在字符识别之前，
使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。车牌识别系统是城市智能交通管理系统的一个重要组成部分，是针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能化交通系统，随着城市交通智能化的深入，智能交通系统正向系统化方向发展。在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。
整个车牌识别算法包括两个部分：
车牌定位和车牌字符识别，后者还可继续细分为车牌字符的分割、融合以及字符识别。车牌字符识别部分主要是通过设计训练分类器完成。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值。
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