雅安安全通道升降柱定制
车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统摒弃了以往的算法思路，实现了一种基于学的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器，不仅计算，而且利用的是车牌的整体信息，避免了部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。
决策树模型的特点:与其他分类算法相比，决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样） 不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下，拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。
智能车牌识别设备安装在内外，记录车辆的车牌号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备，实现车辆的自动管理。在停车场，可以自动计时收费，自动计算停车位数，并计算提示时间。停车费的自动管理可以节省人力，提高效率。
车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。