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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。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据,并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定,它可以自动报警并有效协助警察。同时,安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆,从而提高了社区、学校的安全性。
支持永久卡和临时卡的工作方式,自动识别,记录存储。防砸车功能:当车辆处于道闸的正下方时,地感线圈检测到车辆存在,道闸将不会落下,直至车辆驶离其正下方。满位检测功能:在管理电脑中设置好该停车场的车位,如进入该停车场的车辆到达车位数时,电脑提醒管理员,并在电子显示屏上显示车位已满。支持脱机运行,网络中断或PC故障时,停车场系统工作正常。手动控制功能,停电时道闸能正常使用。系统自动维护,数据自动更新,自动检测复位。
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。