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传统车牌识别模式通常采用基于特征的模式。这种模式的特点是通过预处理和特征提取的方式,获取车牌图像中的特征信息,再通过分类器对这些特征进行判定。传统模式需要人工设计特征提取器和分类器,因此识别准确率和鲁棒性受到很大的限制。传统模式的优点是运算速度较快,计算量相对较小。
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。
在传统停车场中,需要人工查验车辆的车牌信息并核对是否已缴纳停车费用,占用了大量的时间,容易导致车辆拥堵和管理不当的情况。而智能道闸通过车牌识别技术,可自动识别进出车辆的车牌信息并与相应的停车费用做出匹配,加快车辆通行速度,大大减缓车辆拥堵的发生。同时,此技术还可避免因为工作人员因疲劳或失误,误识别或漏识车牌信息等问题的发生,为用户提供更加安全、精 确、便捷的通行服务。