韶关无人值守闸门定制
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。车牌识别系统是指能够检测出可监控的车辆,并自动提取车牌信息进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分之一,应用广泛。它是基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术,对摄像头拍摄的车辆图像或视频序列进行分析,以获得每辆车唯一的车牌号来完成识别过程。
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。
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。
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。