伊春汽车升降柱供应厂家

　　分段计时收费规则将每天24小时分为两个时段T1-T2，例如:08:00-19:00为高峰时期，19:00-次日08:00为非高峰时期，而两个时段的收费标准会有所不同。当车辆在不同的时段进出时系统会根据相应的收费标准来计算收费金额。当车辆跨时段或跨工作日进出时（如:17:00入场，21:00出场）则系统会分别计算出两个时段的收费，然后二者相累加得出的收费金额。一般情况下临时车辆流通量较大且车辆类型较多的停车场会采用分段计时收费规则，临时车辆流通量比较小的停车场会采用计时限额收费规则。情况下还可根据客户的要求而另行设计。

　　由于车牌识别设备一般都是安装在室外，且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的，车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质，因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。

　　基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体，根据每个字符的笔画特征点不同，将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合，经过统计从而得到相应的特征，接着再与字符库中的特征集进行匹配，获取输入字符的识别结果。在实际的应用中，由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况，导致了部分字符无法正确识别。

　　车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统摒弃了以往的算法思路，实现了一种基于学的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器，不仅计算，而且利用的是车牌的整体信息，避免了部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。