对车牌识别系统进行评价，首先要建立系统稳定运行的前提。

1、 车牌识别系统的识别率

车牌识别系统的技术越来越成熟，识别率也越来越高。识别率是衡量车牌识别系统质量的重要指标。讨论了运输技术对特殊识别率的影响。要求24小时合格品牌识别率为85%-95%。

为了测试车牌识别系统的识别率，需要将系统安装在实际应用环境中，每天24小时工作，采集至少1000个用于车牌识别的自然交通流信息样本，并存储识别结果和车牌图像以获取视图。然后，需要通过人工识别结果获得真实的车辆图像并进行校正。然后，识别率的统计：

1.自然交通流识别率=全车牌正确识别总数/实际通过车辆总数

2.可识别车牌的百分比=手动正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数

3.可识别的整个车牌的正确识别率=整个车牌正确识别的车牌总数/手动读取的车牌总数。在车牌识别过程中，可靠性和错误识别率是中间结果。

2、 车牌识别系统的识别速度

如果不能在几秒钟内得到识别结果，系统将没有实际意义，无法满足实时应用的要求。例如，车牌识别应用程序主要负责减少道路交通时间。在这种应用中，速度是缩短交通时间、避免车道交通堵塞的有力保证。

3、 后台管理系统

后台管理系统的功能应包括：

1.识别结果和车辆图像数据的存储可以保护图像数据不丢失。系统运行时，可以减少网络误差，便于人工管理；

2.该技术能有效定位和查询车辆车牌号，识别同一车牌号数据库的数万条自动对中和报警。如果没有正确读取车牌号，则需要使用模糊查询技术，以获得接近且良好的结果；

3.一个好的车牌识别系统的网络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、硬件参数设置和系统故障诊断。