车牌识别算法的性能指标一般有几点？

2020-05-11 09:29:06

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算法是解决困难的方式，但解决一个问题的方法往往不止一个，方法多了，自顺理成章地就拥有好坏之分。比如，车牌识别算法，不一样的车牌识别生产厂家，会选用不一样的算法来完成车牌识别作用，针对顾客来讲，如何选择更优质的车牌识别商品呢，这就必须采用性能参数去考量它。车牌识别算法的性能指标一般包括以下几点：

车牌识别

一.正确性

一个算法务必恰当才有存在的价值，它是最重要的指标值，即不容易出現卡住、奔溃、輸出错码等状况。

二.可读性

顾客必须启用车牌识别算法插口，因此，算法插口的易读性和申了解性也十分关键。

三.识别率

在考虑到雨雪天、车牌有无遮无挡、车牌有没有歪斜、车牌有没有崎变、车牌有没有破损、并适用多种多样车牌种类、大白天和晚间等状况下，车牌总体准确率还能做到99%之上，这样的徐州车牌识别算法才可以在具体运用中充分发挥出它的使用价值。

四.识别速度

鉴别速度决策了一个车牌识别系统软件是不是可以考虑实用性的规定，比如在地下停车场入口处管理方法运用中，假如鉴别速度很慢，入口处不可以立即的全自动抬干海关放行车子，便会比较严重危害车子的一切正常根据。

五.内存的占用

算法的实行都是占用一些运行内存，但假如占用过多，将会会危害别的系统软件的一切正常运作或是减少全部系统软件的运作速度，因此算法占用运行内存越低就越好。

六.鲁棒性

鲁棒性就是指当算法遭受某类影响或算法中一些主要参数在小范畴内转变时，算法获得的結果是相对性平稳的。鲁棒性包含2个层面，一方面，对出現的不科学的数据信息或不法的实际操作，算法可以对这种难题开展查验、改正;另一方面，算法克服许多要素的危害，融入不一样的自然环境和标准。一个具备较强鲁棒性的车牌识别算法克服天气变化、图象崎变、破损等的影响，且能维持在不一样运作服务平台和不一样数据类型下的可靠性能。

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