肇庆停车场升降柱一套多少钱
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。
识别速度:硬识别系统:整车车牌识别速度小于0.4秒,充分满足车流量大时的需要;软识别系统:整车车牌识别速度大于3秒,甚至更长,速度让人忍受。环境适应性硬识别系统:能在夜晚、阴天、雨天等各种光照条件下正常工作;软识别系统:上述条件下,甚至一天的不同时间内,识别准确率起伏很大。车速适应性:硬识别车牌识别系统:车速在0-120Km/H范围内均能稳定识别;应用范围广泛,高速公里使用该类设备。软识别车牌自动识别系统:车速大于40Km/H时,识别率急剧下降,现被引入停车场场系统中,有待进一步完善。
车牌识别结果决策模块识别结果决策模块,具体地说,决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录,对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价,从而决定是继续跟踪该车牌,还是输出识别结果,或是拒该结果。这种方法综合利用了帧的信息,减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误,大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和性。
车牌识别系统的好处
当开车驶入停车场时,车牌识别系统会自动抓拍车辆的车牌信息,通过信息传递,对于授权的车辆道闸自动开闸,特别是对于车流量大的场所,车牌识别开闸速度快,车主可以快速进入停车场。