南通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。
由于车牌识别设备一般都是安装在室外，且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的，车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质，因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。
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。
车牌识别知系统识别不到车牌的情况还是很少的，现在有多种触发方式存在，可选个佳识别效果的触发方式，比如火眼臻睛车牌道识别系统建议选择虚拟线圈，通过计算该区域内内的灰度(或颜容)的变化而判断是否有车辆进入到区域中。车牌识别系统在就是一个由硬件和软件组成的车牌识别系统，通过摄像机采集图袭像，进行字符识别，识别车牌号，在进行输出。主要是由前端摄像头，车牌识别系统，后台电脑系统。前端包括摄像机，补光器，图像采集；车牌识别系统包括字符识别，车牌定位，还有地感线圈系统。