車牌識別算法的性能指標

優化算法是解決困難的方式，但處理一個問題的方式通常不僅一個，方式多了，順理成章地就擁有好壞之分。比如，車輛識別優化算法，不一樣的車輛識別生產廠家，會采取不一樣的優化算法來完成車輛識別作用，針對顧客來講，如何選擇更優質的技術性商品呢，這就必須使用性能參數去考量它。車輛識別優化算法的性能參數一般包含以下幾個方面：

一. 準確性

一個優化算法務必恰當才有存在的價值，這也是最重要的指標值，即不容易發生卡住、奔潰、導出錯碼等狀況。

二. 易讀性

顧客必須讀取車輛識別優化算法插口，因此，優化算法插口的易讀性和容易了解性也十分關鍵。

三. 準確率

在考慮到雨雪天氣、車牌號有無遮無擋、車牌號有沒有歪斜、車牌號有沒有失真、車牌號有沒有破損、并適用多種多樣車牌號種類、大白天和晚間等情形下，車牌號總體準確率還能做到99%以上，那樣的車輛識別優化算法才可以在具體運用中激發出它的使用價值。

四. 鑒別速率

鑒別速率影響了一個車牌識別系統是不是可以達到實用性的規定，比如在地下車庫進出口管理方法運用中，假如鑒別速率很慢，進出口不可以按時的全自動抬干海關放行車子，便會嚴重影響車子的一切正常根據。

五.運行內存的占有

優化算法的服務都是會占有一些運行內存，但假如占有太多，很有可能會危害其他系統的常規運作或是減少整體體系的運轉速率，因此優化算法占有運行內存越低就越好。

六.可擴展性

魯棒性就是指當優化算法遭受某類影響或優化算法中一些主要參數在小區域內轉變時，優化算法獲得的結果是比較穩定的。可擴展性包含2個層面，一方面，對發生的不科學的信息或不法的實際操作，優化算法可以對那些問題開展查驗、改正;另一方面，優化算法克服許多原因的危害，融入不一樣的自然環境和標準。一個具備較強可擴展性的車輛識別優化算法克服天氣變化、圖象失真、破損等的危害，且能維持在不一樣運作網站和不一樣數據類型下的可靠性能。