车牌识别系统算法性能计算指标

文章来源：佛山TC智能发布时间：2019/7/27 16:27:18

算法是解决问题的方法，但解决一个问题的方法往往不止一个，方法多了，自然而然地就有了优劣之分。例如，车牌识别算法，不同的车牌识别厂家，会采用不同的算法来实现车牌识别功能，对于用户而言，如何选择更优的车牌识别产品呢，这就需要用到性能指标去衡量它。车牌识别算法的性能指标一般包括以下几点：

一、可读性

客户需要调用车牌识别算法接口，所以，算法接口的可读性和易理解性也非常重要。

二、正确性

一个算法必须正确才有存在的意义，这是最重要的指标，即不会出现卡死、崩溃、输出乱码等现象。

三、识别速度

识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时性的要求，例如在停车场出入口管理应用中，如果识别速度太慢，出入口不能及时的自动抬干放行车辆，就会严重影响车辆的正常通过。

四、识别率

在考虑雨雪天气、车牌有无遮挡、车牌有无倾斜、车牌有无畸变、车牌有无污损、并支持多种车牌类型、白天和夜间等情况下，车牌整体识别率还能达到99%以上，这样的车牌识别算法才能在实际应用中发挥出它的价值。

五、内存的占用

算法的执行都会占用一些内存，但如果占用过多，可能会影响其他系统的正常运行或者降低整个系统的运行速度，所以算法占用内存越少越好。

六、鲁棒性

鲁棒性是指当算法受到某种干扰或算法中某些参数在小范围内变化时，算法得到的结果是相对稳定的。

鲁棒性包括两个方面，一方面，对出现的不合理的数据或非法的操作，算法能够对这些问题进行检查、纠正；另一方面，算法能克服很多因素的影响，适应不同的环境和条件。一个具有较强鲁棒性的车牌识别算法能克服天气变化、图像畸变、污损等的影响，且能保持在不同运行平台和不同数据格式下的稳定性能。

当下，汽车是很多人出行必备的交通工具，路面上行驶的车辆越来越多，不断方便人们出行，但与此同时，车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。还好有了电子警务、移动警务通、现场查勘等活动，减轻了工作人员的压力。

在车牌信息采集环节中，传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心，如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。

推荐产品