隨著城市交通的快速發(fā)展,車牌識別系統(tǒng)除了在日常停車場管理中起到至關(guān)作用,在交通管理、公安安防等領(lǐng)域也得到了廣泛應用。車牌識別系統(tǒng)主要采用了計算機圖像識別技術(shù),通過掃描圖片或視頻就可以抓取車牌信息。
車牌識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、預處理、特征提取和分類識別四個部分。其中,深度學習技術(shù)的應用已經(jīng)成為車牌識別系統(tǒng)的主流。深度學習技術(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌圖像進行自動特征提取和分類,大大提高了識別準確率和魯棒性。此外,車牌識別系統(tǒng)還涉及到車牌顏色、字體、大小等信息的識別。目前,國內(nèi)外研究機構(gòu)和企業(yè)都在不斷進行技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā),推動著車牌識別系統(tǒng)不斷前發(fā)展。
車牌識別系統(tǒng)在未來的整個智慧交通領(lǐng)域發(fā)展中將繼續(xù)得到廣泛應用,其中智慧出行領(lǐng)域應用車牌識別系統(tǒng)在車輛道路行駛中實施違章監(jiān)控,而智慧停車領(lǐng)域則采用車牌識別系統(tǒng)在車輛停放過程中采集車輛信息。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展,車牌識別系統(tǒng)的識別準確率和魯棒性將不斷提高,為城市交通管理和公安安防等領(lǐng)域提供更加、準確的服務。
傳統(tǒng)車牌識別模式通常采用基于特征的模式。這種模式的特點是通過預處理和特征提取的方式,獲取車牌圖像中的特征信息,再通過分類器對這些特征進行判定。傳統(tǒng)模式需要人工設(shè)計特征提取器和分類器,因此識別準確率和魯棒性受到很大的限制。傳統(tǒng)模式的優(yōu)點是運算速度較快,計算量相對較小。
道閘控制板根據(jù)操作指令控制電機進行正向反轉(zhuǎn);電機帶動減速機輸入軸轉(zhuǎn)動;減速機在減速輸出軸并帶動搖臂在后半周180°的上下轉(zhuǎn)動;減速機搖臂通過下關(guān)節(jié)軸承、連桿、上關(guān)節(jié)軸承帶動主軸驅(qū)動臂在后半周90°范圍內(nèi)作上下運動;主軸驅(qū)動臂驅(qū)動與主軸連接的閘桿在水平與垂直的90°范圍內(nèi)作升降運動。如果是人工控制道閘通過目測就可以決定道閘的升降高度;如果是自動道閘,那么自動道閘的閘桿升到垂直位的限位是由凸輪上的垂直位磁鐵感應支架上的垂直位霍爾傳感器來控制;同樣,水平位由水平位磁鐵感應水平位霍爾傳感器進行控制。
智能道閘技術(shù)的應用提高了停車場經(jīng)營效益和管理水平,優(yōu)化了用戶體驗,為城市化進程帶來了便利,成為停車場行業(yè)的“黑馬”。當然,隨著社會的不斷發(fā)展,智能道閘技術(shù)還面臨一系列問題,例如信息安全、應用場景適配等方面的挑戰(zhàn),因此停車場管理者需要逐步完善智能道閘技術(shù)的應用,使之更好地服務于用戶、滿足市場需求。
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