采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定ke靠的运行。一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
自然环境下，车牌识别一体机，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采ji到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。完成牌照区域的定位后，车牌识别系统，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。
几乎每家都宣称拥有高辨识率，车牌识别厂家，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，分宜车牌识别，而且测试时间超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。
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