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ji至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将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。车辆号码识别是智能交通系统中一项很重要的技术，可广泛应用于各类有专属号码的交通工具上，如：汽车、火车、非机车辆等。之后便可以统计出以下识别率。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。

这是车牌识别算法中关键的一步，效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。运用启发式车牌定位算法算法，使得综合号牌检出率高达99.5%。字符识别是整个系统的核xin。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，***选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。在其实际应用中，为关键的问题是字符特征的选择，如果特征选择不具有很好的区分度，不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。运用的大规模神经网络识别算法，使用综合号牌识别率高达98.5%。

关键还是识别率，所以应用纯车牌识别系统的核xin是要一套高识别率的车牌识别产品，国内识别率能达到90%以上的识别率的就很少，而纯车牌识别系统一般要求98%以上的识别率，国内当前能达到这个标准的只有火眼臻睛车牌识别等少数几家；再的技术也达不到100%的识别率，比如无牌车或者肉眼都不能识别的车牌，所以需要一套好的“非车牌识别处理机制”。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商***或供货不足而出现产品失效或采购困难。

车牌识别过程包括图像采ji、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采ji；通过高清摄像抓拍主机对卡口过车进行实时、不间断记录、采ji。预处理；图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采ji到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。红外光路线是指利用反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。