依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

　　地感检测器的工作原理:单车道红绿灯引导系统对通道两端相向而行的车辆进行优先行驶权的判断、并同时对优先行驶方向的车辆进行自动计数、延时等自动控制。在窄道红绿灯控制系统的施工中，一定会在通道的两端安装地感检测器来对通道两端的车辆进行识别，当车辆经过地感检测器后，窄道红绿灯控制系统就会触发优先通行的权限，并对优先方向的车辆进行自动计数、延时自动复位等智能控制；地感检测器的选用:目前主流方案有两种，一种是采用单路地感检测器，另外一种是选用双路地感检测器，其中选用双路地感检测器的单通道红绿灯引导系统需要切割4个线圈，施工难度比选用单路地感检测器的单车道红绿灯控制系统要多2个线圈，施工难度及设备成本都会有所增加；

　　在理想的情况下，噪声属于高频信号，因此在处理的过程中应该采用低通滤波器。但是图像中的边缘信息也属于高频信息，它包含了大部分的实验对象的特征信息，在下一步图像处理的过程中需要被提取出来。因此一个好的平滑滤波方法应该是既要滤除图像中不需要的噪声信号，同时也要保持图像的边缘信息，不使图像边缘轮廓和线条变模糊，让图像变得更有利于计算机处理。在许多情况下，线性滤波方法能够有效的对被噪声污染的图像进行复原，但那多数的线性滤波器具有低通特性，在去除噪声的同时也使图像边缘变模糊。某些非线性滤波方法既能去除噪声又能保护图像边缘，获得较好的图像处理效果。

　　2、识别速度快，达到了毫秒级别，优化了识别算法和车牌定位；3、车牌宽度低，识别距离远；移动端车牌识别软件配置要求:操作系统:Android2.3以上、iOS6.0以上移动端车牌识别软件硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM移动端车牌识别软件摄像头:支持自动对焦，200万像素以上。移动端车牌识别软件安装程序占用空间，3Mbytes车牌识别算法的应用:占道停车管理:占道停车收费