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　　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。

　　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。

　　小型汽车号牌:蓝底白字白框线。中型以下载客、载货汽车和专项作业车。使、领馆汽车号牌:黑底白字，红“使”、“领”字，白框线。驻华使、领馆汽车。港澳入出境车号牌:黑底白字，白“港”、“澳”字，白框线。港澳地区入出内地的汽车。教练汽车号牌:黄底黑字黑“学”字。黑框线。教练用汽车。警用汽车号牌:白底黑字红“警”字。黑框线。汽车类警车。低速车号牌:黄底黑字黑框线。低速载货汽车、三轮汽车和轮式自行机械车。前号牌后号牌

　　很多停车场，因进出口通道比较狭窄，所以会将进出场的车辆在单条通道上行驶，因此，无法按标准通道一样安装两台道闸，只能是两个控制箱控制一个道闸，进出场这台道闸控制车辆进出。温馨提示:系统在联机状态时，以上功能均可以使用！收费规则收费规则是系统实现计费功能的重要环节，每一台在停车场流通的车辆出场时都需要根据收费规则来计算收费金额。较为普遍的收费规则，如按使用场合可分为:小区收费规则和公共类收费规则，按车辆类型可分为大型车、中型车、小型车、摩托车收费规则。的收费和不同的车辆类型可根据客户的要求而进行自定义设置和添加。