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一个车牌识别系统是否实用，较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，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。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。

识别速度编辑

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**。

国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。

一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到**是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：

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保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；

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“较佳”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、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

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对于经常开车的人来说，停车场肯定是必去的地方之一。那么问题来了，你去过的停车场都是如何监控场内停放的车辆以及空余车位的呢？

想必大多数停车场都是利用传感器来解决这个问题的，但是传统的传感器需要很高的原始成本和维护费用，这些钱对于停车场来说是一笔不小的开支。不过现在，新型智能停车场，*配置昂贵的基础设施就可以识别车辆以及车位。

据悉，这个新型智能停车场的智能程度排名****，因为它采用了*的黄金眼系统和人工智能技术。

黄金眼系统采用了机器视觉及深度学习技术，可以与安全摄像头及网络基础设施相结合，从而持续监控停车场的可用车位。目前该系统采用了12个摄像头，可监控430个停车位，同时停车场的入口处设有数字标识，可以帮助来访者快速找到空余车位。

此外，该系统还利用AI技术实现了“自我教学”，可以在各种光照及气候条件下监控场内的车辆和停车位。

停车场设备生产商科立德认为，黄金眼系统提升了停车场监控的经济性，为更多用户选择停车位、网络预定停车位以及付费提供了便利，还能帮助用户持续监控自己的车辆。