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烟台莱阳市生产车牌识别道闸联系方式

更新时间:2024-10-05 04:24:46 编号:432osnf0u0d72b
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烟台莱阳市生产车牌识别道闸联系方式

对于一些传统道闸砸车、砸人事件,智能车牌识别道闸很好的预防了这一点:
1、感应检测防砸,即当车辆未离开道闸闸杆下的地感感应范围时,道闸不会落下;
2、红外检测防砸,利用红外对射检测道闸正前的区域是否有车辆或行人,在检测道红外对射防砸范围内有阻挡时,道闸不会落下;
3、力矩防砸,当道闸在下落时若遇到阻力,将立刻停止下落并抬杆,是防止将车或人砸伤的重要措施;
4、在档杆的下沿镶减震嵌充气橡胶管,所以即便砸到车或人,也是一条充气弹性橡胶管,而不是金属杆,避免严重伤害车或人。

传统道闸、门禁一般有如下几个构成:
1、门禁控制器:门禁系统的核心部分,相当于计算机的CPU,负责整个系统输入输出信息的处理和存储,控制等等;
2、读卡器:读取卡片中数据(生物特息)的设备;
3、电控锁:门禁系统中锁门的执行部件。用户应根据门的材料、出门要求等需求选取不同的锁具;
4、卡片:开门的钥匙。可在卡片上打印持卡人的个人照片,开胸卡合二为一;
5、其他等设备;
而智能道闸除了以上的功能,还加入一些的科学技术:
1、识别技术;
2、高速电子道闸控制系统;
3、智能管理软件系统。

广告道闸参数:
工作电压 220V+10%/50HZ
电机功率 200W
使用环境温度 -30℃~80℃
相对湿度 ≤95%
道闸杆长度 PBG200≤3.7米;3.7米<PBG100<4.2米
广告翻板块数(块) 由杆长而定
广告翻板尺寸 82mm×830mm
灯箱画面尺寸 400mm×770mm
LED灯带电源 15A, 15W
抬杆后的高度 由杆长而定
抬杆时间 一般为5S
上横梁中心高度 1050mm
遥控距离 ≤30m
输入接口 +12V电平信号或大于100ms的脉冲信号;驱动电流小于10mA
通信接口 RS485电气标准
外观尺寸 450mm×360mm×1180mm

系统功能
1.电脑或服务器出现故障,网络突然中断或瘫痪,临时车均能正常进出并计费;
2.人性化的操作界面与的向导设置,软件设置更直观简单;
3.摄像机出现故障,可配合掌上停车APP,手机识别进出车辆,系统正常运行【选配功能】;
4.支持多种收费模式(岗亭电子支付、岗亭收费、收费、手机收费);
5.支持互联网停车缴费,扫码,停车缴费更快捷【需要申请云服务】;
6.支持多种收费打折模式(优惠券打折,酒店打折,打折);
7.多车位多车功能,管理一个车主,多辆车对应多个月租车位的情况;
8.多方向来车、车道过宽等复杂情况,可采用双摄像机识别提高识别率;
9.摄像机集成管理,大大增强了实操性,同时识别算法升级,支持新能源;
10.批量管理(U盘导入信息、批量延期、批量登记等)让管理更加便捷;
11.完善的无牌车和污损处理机制,支持手动触发识别和手动修改;
12.功能与非法开闸功能,杜绝安全隐患与收费,停车场管理更加全面与安全。

基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括图像采集、定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。
自然光路是指白天利用自然光、夜间照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩像,并通过彩像分析处理方法对进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,真彩像可以反映车辆及其周围环境的图像信息,不仅可以用来识别,并可用于识别颜色、车、数车模型,如颜色特征。
利用摄像头采集图像,同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工图像取证判别,可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用反射和红外光学特性,利用红外摄像机采集车辆的灰度图像,由于红外的特性,车辆几乎只能在图像中看到,然后用黑白图像处理的方法来识别。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光图像。因为红外光不是可见光,所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外,红外照明器提供恒定的光,所拍摄的图像是相同的,无论它是亮的或黑暗的小时的。的例外是白天,有时会看到一些许可证的细节,因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的图像不是彩色的,不能获得车辆图像,严重依赖于的反光材料。

一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

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