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贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类,而是通过计算得出属于某一类的概率,具有大概率的类便是该对象所属的类; 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用,即并不是一个或几个属性决定分类,而是的属性都参与分类; 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的,也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法,可用于分类和预测。但在实际中,它并不能直接利用,它需要知道据的确切分布概率,而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图,我们可以用下图来表示。
当车辆出场系统自动识别失败时,可人工干预重新识别或人工修改车牌信息确认后,手动输入车牌关键字匹配车牌号码,系统计时、计费,人工手动开闸。军车、警车、使馆车车辆牌照的识别,识别成功后自动放行(可自行设定需人工确认放行或自动放行)。系统通过车牌为唯一识别标签,一个车牌识别成功后开闸一次,车辆通过地感自动落闸,无车牌或者识别不成功的车辆只能通过人工放行,有效地杜车辆跟车的现象。
人工确认人工确认开闸确认开闸,即人工确认后再开闸,某些停车场要求比较严格,固定车辆在进出场时即使不收取停车费也需要人工将图片信息、刷卡信息比对后再开闸放行,“同牌、同车、同人”。此功能可自定义选择,未设置时的刷卡会直接起杆放行。临时车辆在出场时弹出确认窗口,供人工确认抓拍车牌、收费金额等信息,收费按确认键后起杆放行,需要收费的停车场,临时车确认开闸功能勾选,否则有收费的临时车也会直接放行。
判断汽车是否没有打开车门,或者所有汽车的外观识别都没有打开车门。只有汽车识别才有这样的问题,这可能是因为汽车的车牌号有关系。如果所有车辆在识别后未打开车门,则需要检查接线端子是否松动,是否有信号输出,检查车门的控制板,判断车门是否死机。如果发生故障,请关闭电源并重新启动。