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人工神经网络技术。近几年来,计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题,例如1994年m.m.m.fanhy等就成功地运用了bam神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别,bam神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络,每一个字符模板对应着个bam矩阵,通过与车牌上的字符比较,识别出正确的-码。这种采用bam神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
车辆管理信息显示
系统可将各种车辆信息在出口显示给用户。
系统可查询:库存车辆信息、通行车辆信息、固定用户信息、临时免费车辆等信息
系统可根据需求生成-表、月报表,收费员报表等excel文件
无牌车辆快速处理
无牌车辆或新车进入车场,软件可作无牌车辆处理,在出场时,可以在无牌车辆记录表里根据车辆外观确认收费放行,只需-确认,系统自动计算停车费用及时间。
识别错误处理方便快捷
所有车辆进场将保留存对应图片,管理员通过简单鼠标操作确认-是否错误并进行人工修正,出场正确车牌自动放行或计算费用,错误车牌人工进行修正后计算收费,所有确认修正车牌所需时间在三秒内完成。
车牌识别系统影响识别率不高的原因及解决方法
目前,市场上的大多数停车场都采用了车牌识别系统。车牌识别停车已是停车场的基本配置, 然而,当车主离开停车场时,仍然遇到没法-出口,车牌识别-头不能识别到车牌,要返回重新识别情况。那么,究竟是什么原因影响了车牌识别-头的识别效果呢?
对于安装车牌识别停车场系统的停车场,影响其识别率的原因主要有两点,第yi、要-停车场环境光线要足够明亮,对于光线较暗或者是夜间的时候,应该适当增加一些补光设备。第 二、-进出停车场的车辆车牌照要完好无损,这样就可以-对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。
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