徽州区道闸安装厂家 ——启程科技

停车场系统是指基于现代化电子与信息技术，在停车区域的出处安装自动识别装置，通过非接触式卡或车牌识别来对出入此区域的车辆实施判断识别、准入/拒绝、引导、记录、收费、放行等智能管理，其目的是有效的控制车辆与人员的出入，记录所有详细资料并自动计算收费额度，实现对场内车辆与收费的安全管理。
停车场系统集感应式智能卡技术、计算机网络、视频、图像识别与处理及自动控制技术于一体，对停车场内的车辆进行自动化管理，包括车辆身份判断、出入控制、自动识别、车位检索、车位引导、会车提醒、图像显示、车型校对、时间计算、费用收取及核查、语音对讲、自动取（收）卡等系列科学、有效的操作。这些功能可根据用户需要和现场实际灵活删减或增加，形成不同规模与级别的豪华型、标准型、节约型停车场管理系统和车辆管制系统。
在地感线圈布线的时候，把地面切开一个深10厘米，2X0.8M或者2X1M的方形槽，四
个角切成45°的斜角，济南鸿海顺建议把地感线圈一圈圈的放进去，一般情况下放置5~6层,
线圈每一层之间是压紧,线圈内部不要有接头。地感线圈输出端双绞到道闸,并且距离
越短越好，要求少1米有20个双绞，接好之后再用干水泥把槽封住，如果能够有环氧是
好的；
线圈施工步骤：
①路面画线，根据检测对象，确定线圈尺寸，避免尖角损坏电缆绝缘；
②设置锯缝：深度一般为 50~80mm应保证槽内上层电缆距地面 30mm以上，槽宽一般为 4~8mm，应大于电缆直径，切割馈线走线槽，去掉槽内锐角，清理碎渣，检查槽底是否平整；
③整个电感线圈（ 包括矩形线圈和馈线）的电缆应无接头，在槽内自下而上逐层排线，压紧，直至完成设计总匝数；
④馈线（从矩形线圈到检测器）须双绞后延伸至检测器，每米至少绞合20 次；
⑤线圈电缆必须每隔 20~30cm 用长 3cm 左右的塑料泡沫棒固定，这样可防止电缆在填缝时浮起；
⑥填缝：槽内缝隙须填实与道路成为一体，防止线圈在有车经过时发生颤动，对于水泥路面可用水泥、沥青或环氧树酯，而对于沥青路面只能用沥青作为填缝材料。

识别速度
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力**。
国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
后台管理
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；
2、有效的自动比对和查询技术，被识别的照号码要同数据库中成千上万的号码自动比对和提示，如果照号码没有被正确读取时要采用模糊查询技术才能得出相对“”的比对结果；
3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。

车牌识别怎样才算好?
车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更的识别是市场所需。那么如何选择一个好的车牌识别系统成为要任务。那么从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些?
先是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过的识别率指标论述，要求是全天候全牌正确识别率85%～95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行以上，采集至少1000辆自然车流通行时的照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。
其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力**。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
后是车牌识别系统的后台管理。一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，照污损、模糊、遮挡，以及天气原因都可能会影响到车牌识别，而需要做的是尽可能多的对“问题”进行预先分析，达到尽可能识别准确。
结语：自动识别系统经过多年的发展，已是一项较为成熟的技术。相信在未来几年，随着各地高清智能交通系统的不断应用建设，自动识别技术会逐步向高清化、集成化、智能化发展，在各个应用系统中不断发挥其越来越重要的作用，为智慧交通的建成贡献力量。

1、图像处理技术:运用图像处理技术解决汽照识别的研究早始于80年代，但国内外均只是车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2、传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3、人工网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工网络技术解决自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等成功地运用了BAM网络方法对上的字符进行自动识别，BAM网络是由相同元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与上的字符比较，识别出正确的号码。
这种采用BAM网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题
一、假如车道格外宽，车的行进方向不固定，车辆驶入时，车头会左右歪斜，简单影响识别作用，能够将车道分红两条或许用锥桶、路桩等障碍物阻隔开一条非机动车道，使机动车道变窄，车行方向变正。
二、假如车道很宽，但不能分隔成两条车道或增加非机动车道，这种状况能够安装双相机，即在车道的两边各安装一台停车场车牌识别系统，这么不管车行方向倾向哪边，都能够有相机拍到并识别。
三、假如车道很短，当车从某个方向驶来时，车身一般都是斜向一侧的，这种状况能够把相机安装在车头所倾向的一侧，这么摄影时车头是正对停车场车牌识别相机的，假如车辆从两个方向驶来，能够安装双相机，每台停车场车牌识别相机拍照一个方向的来车。
弯道安装停车场车牌识别系统时，车行方向指向弯道的外侧，所以停车场车牌识别系统应安装在车道一侧，这么车辆驶入识别区域时，停车场车牌识别相机能拍到比较正的相片。
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