梅州停车场升降柱供应厂家
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。
停车场控制器支持域网网络通讯功能，可实现多个出入口的联网。出入口联网时，安装域网网络服务器和通讯服务器。各种事件查询功能，提供摄像的图片时间查询。强大的报表功能，能生成各类报表，并提供多功能数据检索。具有延时、过压、欠压自动保护。备注:无人收费是停车场管理系统的趋势，现在大部分停车场已改为无人收费，数据云存储！将车牌识别体系使用于停车场办理，以车牌主动识别形式代替传统的人工挂号形式，可完成智能化的车辆办理方法。经过车牌号码的主动识别、主动登录、主动比对，体系能够完成主动抬杆、主动计费、主动验用户身份、主动区别内外部车辆、主动核算车位数、主动报警等许多智能化功用。假如将停车场办理体系与公安体系完成联网，黑名单车辆将无处藏身。智能化办理有用了人为因素影响、大大进步工作效率、进步办理水平，将取得杰出的经济效益和社会效益。
车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。