烟台莱山区定制车牌识别道闸抗风性强

车牌识别道闸一体机
一款将车牌识别、道闸为一体的现代智能设备，系统安装调试简单。
产品参数
机身长度：360mm机身宽度：300mm机身高度：1830mm像素：200万广告屏长度：360mm显示屏高度：850mm识别率：≥99.99%识别速度：300ms左右适应车速：<80公里/小时通讯方式：TCP/IP&RS485照度：0.1Lux（标准）传感器类型：1/3 COMS；触发方式：地感触发车辆检测率：>99%帧率：25帧/秒工作电压：AC 220V±10%整机功耗：≤20W工作温度：-20℃~+70℃工作湿度：20% ～ 90%（无凝结）

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

系统功能
1.电脑或服务器出现故障，网络突然中断或瘫痪，临时车均能正常进出并计费;
2.人性化的操作界面与的向导设置，软件设置更直观简单;
3.摄像机出现故障，可配合掌上停车APP，手机识别进出车辆，系统正常运行【选配功能】;
4.支持多种收费模式（岗亭电子支付、岗亭收费、收费、手机收费）;
5.支持互联网停车缴费，扫码，停车缴费更快捷【需要申请云服务】;
6.支持多种收费打折模式（优惠券打折，酒店打折，打折）;
7.多车位多车功能，管理一个车主，多辆车对应多个月租车位的情况;
8.多方向来车、车道过宽等复杂情况，可采用双摄像机识别提高识别率;
9.摄像机集成管理，大大增强了实操性，同时识别算法升级，支持新能源;
10.批量管理（U盘导入信息、批量延期、批量登记等）让管理更加便捷;
11.完善的无牌车和污损处理机制，支持手动触发识别和手动修改;
12.功能与非法开闸功能，杜绝安全隐患与收费，停车场管理更加全面与安全。

报警，车辆进入，例如:想要或报告车辆损失欠费，未年检车辆、肇事逃逸、车辆等,需要将号码输入到系统中，安装在车牌识别系统中的交叉口的智能设备、卡口或进行放置，由执法人员系统将阅读所有通过车辆的号和系统中的,一旦发现的车辆立即发出报警信息。
该系统可以全天工作，不中断，不疲劳，低误码率.，它能适应高速行驶的车辆,能在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务.司机不会意识到高度隐私.该系统的应用将大大提高执法效率。
超速罚款,智能车牌识别系统技术结合测速设备,可用于惩罚车辆超速,常用于高速公路.具体应用是:在道路上设置车速点,捕捉超速车辆,识别号,并将车辆的号和图片发送到各个出口.在每一个设置中,处罚与智能识别的车辆牌照识别设备和号码,并已收到的数量超速车辆,一旦号码是相同的执法通知警告装置。
与传统的超速方式相比,该应用可以节省警力,降低执法人员的强度，而且、隐蔽,驾驶员需要时刻提醒自己不要超速行驶,大大减少了超速行驶。
车辆出入管理,智能车牌识别设备安装在内外,记录车辆的号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备,实现车辆的自动管理.在停车场,可以自动计时收费,自动计算停车位数,并计算提示时间.停车费的自动管理可以节省人力,提率。
智能小区的应用,可以自动判断入境车辆是否属于该小区,实现了非内部车辆的自动计时收费.在某些单元中,应用程序还可以与车辆调度系统相结合,自动、客观地记录机组的车辆。

车牌识别系统的工作原理是怎么样呢？
近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。
近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如何让高科技的技术实现智能化一体管理成为一个比较重要的问题。
作为全新技术算法识别的一种模式，在智能化的交通领域可以得到广泛的应用。
完整的车牌识别系统它包括：图像抓拍、车牌识别、车辆检测、数据传输等几局部组成。车牌识别系统也包括字符算法、定位算法、和光学字符算法等。当车辆检测局部信息时触发图像采集单元进行采集。系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将辨认的结果以文本格式输出。

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。