咸阳无感支付车牌识别供应厂家

　　临时用户车辆进入停车场时，从出票机中领取临时卡，读感器自动检测到车辆进入，并判断所持卡的合法性。如合法，道闸开启，车辆驶入停车场，摄像头抓拍下该车辆的照片，并存储在电脑里，控制器记录下该车辆进入的时间，联机时传入电脑；月租卡/永久卡车辆进入停车场时，当装有有源感应卡的车辆进入感应区时（2.5米），读感器将读到的信息传给控制器判断其有效性，若有效，自动路闸起闸放行车辆，并记录下此车已入场。同时启动入口处摄像头，摄录该车辆图像，并依据相应卡号，存入岗亭的计算机硬盘中。车辆通过车辆检测线圈后，闸杆会自动放下。若无效，则报警，不允入场。

　　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。

　　无人值守车牌识别管理系统相对传统的设备有诸多优势: 通过视频车牌识别技术可以实现不停车通行，无需要拿卡和人工收费，节省车主时间，提高通行速度。 防乱收费和错计费 由于停车系统全程电子计时、线上支付，车主可以清晰直观地看到停车费的具体结算步骤，避免了传统人工收费的各种弊端。 停车场车位使用率高 车辆进出速率高、车主可以寻停车位和反向寻车，使得车位利用率增加，降低传统停车场内车主找车、进出场等待的一系列时间里车位的空置率。

　　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。