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  已经越来越突出地摆在我们的面前。面对种种停车困难现象,现阶段好的缓解办法就是安装智能停车场系统。针对小区停车难问题,不仅是需要在停车场系统上加入新的功能、新的技术,还需要的大力支持,解决地下停车位的产权纠纷、增强开发企业地下停车场建设的积极性、有限开发利用土地等社会稀缺资源,小区道路划出来的停车位,不能强调它的产业功能,不应当以赢利为目的,这才是解决小区停车难问题的主要的方式。我们经常看到许多住宅小区里,大量机动车挤占小区的道路、场地,乱停乱放,不仅破坏了小区的整体环境,扰乱了,而且引发了诸多矛盾纠纷,成为小区的一个不和谐音符。因此,如何住宅小区停车难问题,就成为摆在我们面前的一个民生安居课题。

  目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法,而头端都还是采用传统方法。随着深度学习专用芯片的研发,ag捕鱼王下载明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多,传统方法局限性比较大,很难通用。对于特殊场景,比如低照度、变换、低质模糊等,车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法,有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值,比如运动区域检测,车牌定位,变换校正,多帧融合输出等。

  具体应用是:在路上设置测速监测点,抓拍超速的车辆并识别车牌号码,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置点,用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对,一旦号码相同即启动警示设备通知人员处理。浅析我国车牌识别的发展水平,浅析我国车牌识别的发展水平,车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端(嵌入式)。

  而对于传统方法,字符分割和字符识别仍有可提高空间。车牌识别是一种模式识别技术,该技术使用车辆的动态视频或静止图像自动识别车牌号和车牌颜色。该技术的核心包括车牌定位算法,车牌字符分割算法和光学字符识别算法。车牌识别技术工作原理,车辆检测:可采用埋地线圈检测、停车场管理系统架构红外检测、雷达检测技术、停车场管理系统数据结构实验报告视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。

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