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    3、限位调节道闸出厂时已经对道闸杆的平衡状态进行过调整，达到平衡的范围，如果现场安装出现道闸杆起落不垂直或不水平状态，需作微调时，步骤如下:先打开箱门;使用十字螺丝刀松动限位挡板十字头螺丝，稍作转动限位挡板调至闸杆到水平位置，调好后拧紧螺丝;当闸杆起杆不到位，限位挡板逆方向作微调，超过水平位置则反之;当闸杆起杆后达不到垂直度，将限位挡板顺时针方向作微调，调至所需位置;锁上箱门。注意在现场操作过程中如遇到调不好的情况，请及时跟我司的技术人员联系，远程指导调试，不当的操作容易造成道闸损坏，从而引起多种麻烦。车牌识别系统是不是好用？很关键的指标值是准确率。识别速度决定了车牌识别系统能否满足实时实际应用的要求。对于识别率高的系统，如果需要几秒钟甚至几分钟的时间来识别结果，那么该系统就没有实际意义，因为它不能满足实际应用中的实时性要求。车牌识别系统做为至少不可或缺的新项目，能够根据监控摄像头迅速抓拍车牌号码，使通道道闸机全自动伸出，系统软件一起入录存储信息内容。车辆进出大门的时间之差是车辆进入大门的停车时间。该时间信息将被直接传输到管理终端，然后付费将被直接显示在屏幕上，并伴有语音广播。高清车牌识别 质量过硬，欢迎咨询无锡智能设备了解！镇江车牌识别点

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    车牌识别系统号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。一、牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。二、牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

    5、字符分割定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了保证车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是必不可少的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。6、字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，选取匹配度结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时。捷诺智能设备可大量供应品质车牌识别 。

    三、相关硬件介绍：相同的环境里，性能好的摄像机可以采集更清晰的图片，系统识别率就高。通常可以采用1/3靶面的摄像机，快门可以设置与1/250~1/500，不可设置过低，否则无法拍摄清晰的运动物体;光圈采用自动光圈。建议采用手动对焦的方式。对于环境较差的项目，如需要逆光拍照，露天出入口等情况，为了提高系统的识别率，可以采用1/2靶面的摄像机。特别是目前常用于道路监控的宽动态摄像机，也推荐使用。：采用和摄像机配套的定焦镜头。不同汽车由于体积不同，拍照的时候，汽车牌照处于不同的位置，车牌在图片里的大小是不固定的，而是处于一个范围内，所以建议可以事先用一个变焦镜头测试，大概确定焦距大小后，换用合适的定焦镜头既可，如：5~50的10倍镜头基本可以使用于各种工程中。高清车牌识别 量大价优，欢迎咨询无锡智能设备了解！南京车牌识别手机

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