烟台招远市销售车牌识别道闸货源

.识别，中文显示，语音播报，补光，指示灯，全部集一体化，
.安装简单便捷，一根电源及网线、开闸信号线全部搞定
.四行字体显示，红色绿色或则双色可自行选择匹配
.内置15颗高亮LED补光灯，防雷开关，红绿灯指示板
.箱体边框内置LED高亮灯条，颜色可选择，白光，蓝光，绿光。
.显示屏采用亮度，进口点阵，户外远距离也可清晰分辨
.无需主板，脱机语音，脱机显示，脱机收费、支付
.智能灯光调节，识别角度范围广，识别速度快，识别率99.5％
.各式牌，港澳牌，倾斜，各种恶劣天气下照识别不误.
尺寸规格：355（长）*150（宽）*1600mm（高）

功能特点：
1. 停电手摇电机手轮起杆，来电自动复位。
2. 曲臂连杆机芯结构，起落杆运行平稳。
3. 无线遥控控制起杆、落杆和停止。
4. 红外对射防砸（需配红外对射装置）。
5. 支持车辆检测防砸（需安装地感装置）。
6. 接停车场系统开、关控制信号（要求为开关信号）。
7. 红绿灯接口（220VAC,可外接小于40W灯泡）。
8. 提供限位状态信号给停车场系统（输出COM/NO/NC）.
9. 延时落杆功能。
10. 遇阻返回：落杆过程中遇到阻力，立即停止并起杆。

广告道闸参数：
工作电压 220V+10%/50HZ
电机功率 200W
使用环境温度 -30℃～80℃
相对湿度 ≤95%
道闸杆长度 PBG200≤3.7米；3.7米＜PBG100＜4.2米
广告翻板块数（块） 由杆长而定
广告翻板尺寸 82mm×830mm
灯箱画面尺寸 400mm×770mm
LED灯带电源 15A, 15W
抬杆后的高度 由杆长而定
抬杆时间 一般为5S
上横梁中心高度 1050mm
遥控距离 ≤30m
输入接口 +12V电平信号或大于100ms的脉冲信号；驱动电流小于10mA
通信接口 RS485电气标准
外观尺寸 450mm×360mm×1180mm

产品性能优势：
1、优化的嵌入式算法：综合识别率99.5%。
2、视频流识别优化处理：程度的识别准确度。
3、的成像自动控制：自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性。
4、可以脱机运行。
5、产品稳定：的硬件架构和稳定的算法
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系统组成
智能车牌识别系统+收费管理系统
1、智能车牌识别系统
车牌识别模块属于纯软件识别方式，系统可根据车辆全景图片及特征图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、号码等基本信息。
车牌识别模块技术参数
①、视频触发捕获率：
区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆号牌识别准确率：
白天车辆号牌识别准确率大于95%；夜间车牌识别准确率90%以上。
③、捕获类型：
可识别02式牌照（GA36.1-2001）；牌照（GA36-92）；军照；警照；照；港澳车内地牌照；车辆等牌号。如出现新型车辆牌号，系统建设单位应免费升级软件。
⑤、颜色识别
系统对彩色（要求颜色）及黑白的颜色（不要求颜色）均能有效的识别。
⑥、升级
车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字，以提高程序的健壮及包容性，并且可以通过后台服务器进行升级。
2、收费管理系统
ParkWatch-2010感应式智能停车场系统采用车牌识别系统开发研制而成，它将计算机视觉技术、网络系统技术、机械、电子自动化设备、计算机以及智能卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。

由于自然环境比较复杂，条件导致采集到的图像背景复杂的身体本身，如汽车制造商标志、车身广告、人格者涂鸦的身体如在日常生活中的导游停车场停车诱导系统，在一些可以看到一个大型停车场路口停车显示，屏幕会在停车场的其余部分显示多少车位。
近年来，车牌识别系统的技术日趋成熟，并在很多地方得到了应用。在停车场管理系统中，应用了识别、蓝牙识别和的视频车牌识别系统。科学技术的发展是为了造福人类，给人们带来方便、舒适的生活。
为什么智能停车场管理系统建立社区，据安泰访问，在我的住宅停车场部分仍采用传统的人工管理方法，车辆进出仍然需要管理员手动开启。
智能车牌识别系统帮助机场停车场和T2航站楼的引入，前几天，很多来到机场的旅客发现，当进入机场停车场处时，没有停车证，而是直接进入停车场。开车离开停车场时。
车牌识别系统如何引导智能停车管理的时代？对国内停车场管理系统近几年的市场需求进行了分析，初步估算了2014的停车需求将达到30亿元以上。

一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
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24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，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。之后便可以统计出以下识别率：
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。