成都全自动闸门生产厂家
性及稳定性:硬识别系统:识别器采用TI 公司的高速DSP,双CPU控制,确保系统性和稳定性。软识别系统:软件识别,容易频繁出现死机等情况,需经常重新启动电脑,造成间断性系统瘫痪。智能算法模型硬识别系统:采用智能模糊点阵识别算法,准确率更高,识别率大于99.70%。很少需要人工干预。软识别系统:OCR/字型拓扑结构识别算法,会频繁出现误识别情况,准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。
由于车牌识别设备一般都是安装在室外,且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的,车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质,因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。
车辆管理临时车辆临时车辆是只在停车场内进行短时间停留的车辆,使用数量比较多,使用次数相对比较频繁,在车辆入场时自动识别车牌、入场时间、通道等基本信息与车牌号绑定,再在出场时进行数据的计算并得出收费结果,同时收费人员收费后确认放行。固定车辆也分月/年/期卡,是按照一个固定时段一次性缴纳费用的收费方式,如:100元/月,固定车辆以时间的期限来控制其是否刷卡有效,收费周期可按月/季度/半年/年,一次性缴费后,在规定期限内可不限次数的在停车场内流通,当场不需再交停车费。
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。