车牌识别算法的性能指标

优化算法是解决困难的方式，但处理一个问题的方式通常不仅一个，方式多了，顺理成章地就拥有好坏之分。比如，车辆识别优化算法，不一样的车辆识别生产厂家，会采取不一样的优化算法来完成车辆识别作用，针对顾客来讲，如何选择更优质的技术性商品呢，这就必须使用性能参数去考量它。车辆识别优化算法的性能参数一般包含以下几个方面：

一. 准确性

一个优化算法务必恰当才有存在的价值，这也是最重要的指标值，即不容易发生卡住、奔溃、导出错码等状况。

二. 易读性

顾客必须读取车辆识别优化算法插口，因此，优化算法插口的易读性和容易了解性也十分关键。

三. 准确率

在考虑到雨雪天气、车牌号有无遮无挡、车牌号有没有歪斜、车牌号有没有失真、车牌号有没有破损、并适用多种多样车牌号种类、大白天和晚间等情形下，车牌号总体准确率还能做到99%以上，那样的车辆识别优化算法才可以在具体运用中激发出它的使用价值。

四. 鉴别速率

鉴别速率影响了一个车牌识别系统是不是可以达到实用性的规定，比如在地下车库进出口管理方法运用中，假如鉴别速率很慢，进出口不可以按时的全自动抬干海关放行车子，便会严重影响车子的一切正常根据。

五.运行内存的占有

优化算法的服务都是会占有一些运行内存，但假如占有太多，很有可能会危害其他系统的常规运作或是减少整体体系的运转速率，因此优化算法占有运行内存越低就越好。

六.可扩展性

鲁棒性就是指当优化算法遭受某类影响或优化算法中一些主要参数在小区域内转变时，优化算法获得的結果是比较稳定的。可扩展性包含2个层面，一方面，对发生的不科学的信息或不法的实际操作，优化算法可以对那些问题开展查验、改正;另一方面，优化算法克服许多原因的危害，融入不一样的自然环境和标准。一个具备较强可扩展性的车辆识别优化算法克服天气变化、图象失真、破损等的危害，且能维持在不一样运作网站和不一样数据类型下的可靠性能。