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智能道闸门机械特性
1·采用精密的四连杆机构使闸杆做缓启渐停无冲击的快速平稳动作，并使闸杆只能在限定的九十度范围内运行，不出意外。
2·采用的全自动跟踪平衡机构使任意位置静态力矩为零，从而大限度地减小驱动功率，延长机体寿命
3·箱体采用的防水结构及的室外型喷塑处理，坚固，褪色。
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。
在实际应用中，选择合适的模式是非常重要的。传统模式、基于特征的模式和基于统计的模式通常适用于一些简单的场景，如停车场管理等。而对于一些复杂的场景，如高速公路收费等，深度学习模式更具有优势。但是需要注意的是，在实际应用中，深度学习模式需要大量的数据和计算资源支持，因此在资源紧张的情况下，应该根据具体情况进行选择。
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