车牌识别系统主要包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别四个部分。其中,深度学习技术的应用已经成为车牌识别系统的主流。深度学习技术通过神经网络对车牌图像进行自动特征提取和分类,大大提高了识别准确率和鲁棒性。此外,车牌识别系统还涉及到车牌颜色、字体、大小等信息的识别。目前,国内外研究机构和企业都在不断进行技术创新和研发,推动着车牌识别系统不断前发展。
一个完好的道闸体系由减速器、电机、传动(或液压)、平衡设备、底盘、制动支架、制动杆等组成。由于道闸体系运用的场所比较特殊,大都都是在室外的。因而,在挑选道闸体系的时候,一般需要注意一下几点:
1.防砸车、砸人功能;
2.识别率是否高;
3.闸杆漂亮易见;
4.内部力矩结构防锈;
5.是否是智能道闸体系;
6.外壳坚固,防水防锈;
7.停电等紧急情况 方便手工操作。
智能道闸技术的应用提高了停车场经营效益和管理水平,优化了用户体验,为城市化进程带来了便利,成为停车场行业的“黑马”。当然,随着社会的不断发展,智能道闸技术还面临一系列问题,例如信息安全、应用场景适配等方面的挑战,因此停车场管理者需要逐步完善智能道闸技术的应用,使之更好地服务于用户、满足市场需求。