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车辆识别系统是一种用于自动检测和跟踪道路上的移动物体的图像处理技术。其特点包括:
1.实时性,能够快速地捕获并目标;2.高精度,可以准确地判断目标的种类、大小及轮廓等信息3.非接触式,不需要与物体进行物理接触4.环境适应性5.数据安全性6.系统可靠性7.应用广泛8.技术成熟9.经济性好
spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解,整理出当前项目这是一个入门级教程项目,本人目前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路当前项目在原有EasyPR项目基础上,增加了绿牌识别功能,只不过当前的训练库文件包含绿牌的样本太少,还需要重新增加绿牌样本的训练,后续会逐步上传当前已经添加基于svm算法的车牌检测训练、以及基于ann算法的车牌号码识别训练功能后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能







安装翻转道闸需要注意以下几点:
1.确定好位置并做好标记,根据施工图确认各杆件和地感线在墙体的相对距离。注意控制箱的定位要准确且水平、垂直度符合要求(用红外遥控器或按钮来调整感应器的灵敏度和接收角度)。同时要将限位板安装在正确的位置上并用膨胀螺丝固定好它。还要将手控盒的位置调平或者打牢固,以上步骤都完成后才能进行下一步操作;另外应注意电源线的连接必须可靠接地。若选择的是400mm高的自动车牌识别机时需要加装辅助照明灯架及高拍补光设备等配件。所有这些都必须按照图纸来进行布置与安装调试直至正确无误才可继续后面的工作流程。
遥控道闸是一种智能化的出入口控制设备,它的主要用途是实现对通道口的安全管理。它通过遥控器来进行操作和控制,可以有效地防止闯入和恶意攻击等行为的发生;同时也可以对车辆进行自动识别、测速等功能的应用,从而更加准确地判断是否有车靠近或驶离该路口。此外,还可以根据需要设置不同的通行权限等级来实现不同级别的安全管控需求。
在具体应用中,它可以广泛应用于各种场所的进出口处:如大楼、银行金融机构、小区物业大门等等重要场合来保障人员及财产进出时的安全性要求。例如在一些大型商场超市门口安装了这种装置后可有效阻止闲杂人员在未经许可的情况下擅自出入境或在停车场出口时起到防砸功能以及抬杆作用使司机快速离开停车位置避免不必要的损失发生。