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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。
当公交车进入和离开公交站台时,报站系统对其进行车牌识别,然后与数据库中的车牌进行比对,语音报读车牌结果和公交线路。综上所述,车牌识别技术的广泛应用使道路、交通通畅、车辆、环境保护得到了全面的保障。车牌识别系统的基本工作原理及流程车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来,其输入的是原始的汽车图像,输出是车牌图像。
车牌识别进出停车场无需刷卡、无需停车,加快车辆进出场速度,避免拥堵,减少鸣笛噪音,省去了车主停车刷卡的步骤,节省了车主停车时间,同时也避免了车主因卡丢失、卡损坏需要换卡、补卡的烦恼。
Sobel边缘检测算子Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值,强调中心像素的对边邻域像素对其的影响,而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点这两个核做卷积,一个卷积核对图像垂直边缘响应大,而另一个则对水平边缘响应大,取两个卷积之中的大值作为该像素点的输出值。这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用,因此不会出现很多孤立的边缘像素点,不过Sobel算子对边缘的定位不是很,图像的边界宽度往往不止一个像素,不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似,Sobel算子也是通过像素平均来实现的,也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的,所以它们检测出来的边缘并不是连通的,会有一定程度的断开。