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车牌识别系统主要解决的问题车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着的作。具体概括如下:电子警察系统电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓拍功能和违章逆行抓拍功能等内容。
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。
可查询的数据类型有:车辆出入场记录、卡片管理记录、开关闸记录、管理员收费记录、管理员操作记录。车辆出入场记录车辆出入记录即卡片流通信息的记录,是系统通过对识别出的车牌数据作为ID号来实现信息的采集并储存,如临时车辆进出时间、进出通道(即地点)、当班操作人员、停留时长、抓拍图像等信息“记录在案”以备事后查询,除此之外固定车辆入场时还可以对注册时的车辆信息、车主信息进行提取并保存,将实现“同牌同人同车”的管理和监控。
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。