一个车牌识别系统是否实用，重要的指标就是其识别率。为了测试识别率，该系统需要安装在实际应用环境中，全天运行24小时以上，采集流通中至少1000辆自然车辆的车牌进行识别，而车牌图像和车辆的识别需要被识别。结果存储起来，便于检索和审查。

　　然后，需要获得车辆通过的实际图像和正确的人工识别结果。之后，可以计算以下识别率：

　　1、自然交通流识别率=全卡正确识别总数/实际通过车辆总数

　　2、可识别车牌的百分比=人工正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数

　　3、识别全牌照正确识别率=全牌照正确识别的车牌总数/手动读取的车牌总数

　　这三个指标决定了该系统的识别率，如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

　　识别速度决定了该系统能否满足实时实际应用的要求。对于一个识别率很高的系统来说，如果只需几秒钟甚至几分钟就可以识别出结果，那么这个系统在实际应用中就没有意义了，因为它不能满足实时性的要求。

　　例如，车牌识别应用在高速公路收费中的一个功能就是减少出行时间。速度是减少出行时间、避免交通拥堵的有力保障。