将传统的门类改为广告道闸，结合当前市场需求，成为一种新的发展趋势，同时，道闸还具有防风、防电机、防热浪、防雷击等优点，是一种新型的广告传播载体，精美的广告图片深受用户喜爱。现在，让我们来看看这种道闸的优点和特点，看看它为什么这么流行。
相对于电视、报纸、电台和户外广告而言，它的干扰较少，而且道闸周围也没有任何广告。在广告真空地带，安静温馨的媒体环境，利用其业主对广告品牌记忆极深!价格实惠，如果遮蔽了的区域，使用广告道闸，随便扔几个出入口即可轻松搞定。
车牌自动识别
，需要以下几个基本的步骤：
1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，组成牌照号码。
车牌自动识别
过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌自动识别互相配合、互相验证。
一、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
二、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
三、 牌照字符识别方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
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