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。
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。
道闸又称挡车器,是用于道路上限制机动车行驶的通道出入口管理设备 ,现广泛应用于公路收费站、停车场系统管理车辆通道,用于管理车辆的出入。电动道闸可单通过无线遥控实现起落杆,也可以通过停车场管理系统实行自动管理状态,入场识别车牌放行车辆,出场时,收取停车费后自动放行车辆。道闸由减速箱、电机、(或者采用液压)传动机构、平衡装置、机箱、闸杆支架、闸杆等部分组成。
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