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為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率:
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數
2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
RVC空間誤差修正軟件的應用案例1RVC-Fanuc軟件應用英國某公司在日常生產中使用的配裝Fanuc31i的FanucRobodrill機床上，用雷尼紹RVC空間誤差修正軟件對該機床進行了三維空間誤差補償，并按ISO23-4數控機床圓檢驗標準采用球桿儀對該機床補償前和補償生效后的XY平面內的圓度進行驗證比較，其圓度誤差由9.1m減小到5.7m。在北京某機床研究機構生產的Fanuc31i數控坐標鏜床上，用QL2-W球桿儀對該機床進行綜合精度測試，在3D空間誤差補償前，XY平面的垂直度XWY為24.9m/m，綜合圓度為11.5m。
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