车辆识别被广泛应用于车辆周边环境感知技术和汽车辅助驾驶系统中，车辆识别技术是智能交通系统(Intelligent Transportation System—ITS)和智能车辆技术研究领域中的重要组成部分，因此对车辆识别算法的测试与评估就显得至关重要。为了使算法的评测更加有效，评测方法的研究已经显得非常必要，在此需要找出有效的、可行的最佳评估指标，并设计出反映客观世界与用户需求的评测数据模型。然后，基于评估指标、评估数据库、以及评估工具，构建算法评测的平台。 车辆识别算法的评测是算法研究过程中非常重要的环节。每一个新的算法都需要通过评测来进行验证，而一个可行方案的诞生往往需要反复的评测实验来完成。但目前针对车辆识别算法这个特有的领域，已有的传统方法并不是十分有效，也缺乏必要的专业化的指标来度量算法研究的成果。为使车辆识别算法研究工作能够顺利的开展下去，有必要专门针对算法的评测进行研究。本文给出了一系列车辆识别算法的评估指标，通过这些指标可以有效的评估一个车辆识别算法而且可以使算法的改进更加有针对性，更加高效。本文还讨论了应用对指标的影响。文中最后给出了一组试验的结果。这种车辆识别的评估方法不仅可以客观、准确、高效的评价各种车辆识别算法，而且还可以描述算法性能的真实现状，指出需要改进的问题，明确算法研究的方向，从而推动整个算法研究的进程。