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：

車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

智能車牌識別系統不抬桿原因多種。智能車牌識別系統是由車牌識別一體機、工業級到咋、語音集成顯示屏及系統軟件等部分組成，所以我們要排查問題的所在，工作流程為地感線圈→車輛檢測器→車牌識別一體機→收費系統→控制器→道閘，所以原因工作中負責傳輸信號的網線或者信號線的連接問題，或者是工作中部件是否出故障等；

攝像頭不停地拍照，交給系統去判斷。原理很簡單，因為沒有車輛時，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎的圖，就可以區分有車輛進入地圖了。有人說這樣的容錯率也太低了，很容易出錯。是的，這的確容易出錯，所以軟件端做了進一步的技術深入：車輛輪廓識別。車輛輪廓識別與車牌識別的輪廓識別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識別部分。

圖片初級處理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之間的顏色，而且這個灰色深淺不一樣，所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多，計算機就眼花繚亂了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片只有黑色和白色，就是只有兩個顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計算機RGB顏色空間內，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。

車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現象，就需要對圖片做錯切變換（就是傾斜角度調整）。我們知道，有些車牌是上下結構的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結構車牌。如果不是上下結構，那就是單行結構的新車牌。