烟台栖霞市销售车牌识别道闸安装

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）

◎ 专为车辆管理需求设计，内置网络接口防雷、光隔离触发输入、工业开关电源，适应复杂环境；
◎ 高清200万像素，识别、摄像、补光一体化结构设计，仅需网线和电源即可工作；
◎ 自动识别汉字、字母、数字、颜色及类型，实际识别率>99%；
◎ 识别标准汽车号牌、新能源以及、双层、使馆、教练、港澳、民航等；
◎ 自主产权识别算法，光线跟踪及反馈控制，夜间抑制车大灯，白天抑制顺逆光，全天高识别率；
◎ 视频触发、外触发、混合触发等多种触发方式，视频触发可检测车辆行驶方向；
◎ 内置大功率LED补光灯，夜间自动开启，亮度可调；
◎ 内置SD卡，断网时可存储识别结果，恢复后自动续传；
◎ 脱机、断网时，可立实现白名单车辆自动放行；
◎ 支持ONVIF协议，可连接硬盘录像机录制视频图像；
◎ RS232和RS485接口，支持串行通讯协议传输识别数据；
◎ RJ45网口适配器、10/100M网络自适应、TCP/IP协议传输识别数据；
◎ 18吋IP66铸铝护罩、气压杆支撑、内置风扇和加热器、温控自动开启风扇和加热；
◎ AC 220V 50/60Hz 电源供电。

.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）

车牌识别系统的优势
1、无需或者取票;
2、视频识别车辆，实现免取卡快速通;
3、避免车辆停滞引发的道路拥堵，提高停车场利用率;
4、通过车牌识别核算停车费用，核算机制严密，避免收费漏洞;
5、避免了传统的取票系统的卡片及等介质，防止损耗，降低后期运营成本;
6、可对接网，组安城市、智慧城市.

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。