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应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。阶段是贝叶斯网络分类器的学,即从样本数据中构造分类器,包括结构学和CPT学;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理,即计算类结点的条件概率,对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度,因而在实际应用中,往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设,可以得出各种贝叶斯分类器,Naive Bayes、TAN、BAN、GBN就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据,并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定,它可以自动报警并有效协助警察。同时,安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆,从而提高了社区、学校的安全性。
剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字,这些字符不存在不连通性的问题,于是,仅仅利用个阈值 threshold 1就可以分割出车牌剩下的字符。当车牌的个汉字字符被分割出来之后,继续扫描车牌区域图像,当某一列的像素值为 255 的像素个数开始大于阈值 threshold 1时,这一列就是车牌字符开始的位置,当某一列的像素值为 255 的像素的个数开始小于阈值 threshold 1时,这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去,直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。
人工确认人工确认开闸确认开闸,即人工确认后再开闸,某些停车场要求比较严格,固定车辆在进出场时即使不收取停车费也需要人工将图片信息、刷卡信息比对后再开闸放行,“同牌、同车、同人”。此功能可自定义选择,未设置时的刷卡会直接起杆放行。临时车辆在出场时弹出确认窗口,供人工确认抓拍车牌、收费金额等信息,收费按确认键后起杆放行,需要收费的停车场,临时车确认开闸功能勾选,否则有收费的临时车也会直接放行。