济南无人值守闸门生产厂家

　　车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。车牌识别系统是指能够检测出可监控的车辆，并自动提取车牌信息进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分之一，应用广泛。它是基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对摄像头拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，以获得每辆车唯一的车牌号来完成识别过程。

　　按时长有规律递增收费方式计时限额和分段计时收费规则就按时长有规律递增的收费方式，此类收费方式都是用出场时间减去入场时间得出一个时间差，再用此时间差根据统一的规则来计算收费，收费金额依时间而递增，时间越长收费越多。一般分为三个部分计算,即:免费时长、基本费时长、计费时长。此种收费规则之所以称为“按时长有规律递增”方式，因其计算结果是按照首段收费+间隔收费而得，首段收费可理解为消费，相当于计程车的“起步价”，起步价过后按照**元/公里往上累加；同理，停车场计费，首段收费过后的间隔收费便是按**元/小时往上累加，如果系统未设置高限制则一直无上限的累加，直到出场。

　　车牌识别进出停车场无需刷卡、无需停车，加快车辆进出场速度，避免拥堵，减少鸣笛噪音，省去了车主停车刷卡的步骤，节省了车主停车时间，同时也避免了车主因卡丢失、卡损坏需要换卡、补卡的烦恼。

　　决策树模型的特点:与其他分类算法相比，决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样）  不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下，拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。