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發布時間：2021-10-07 05:37
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車牌識別器不同于傳統目標識別需要依賴研發人員花費大量時間和精力設計特征，深度學習的方法通過前向和后向傳播優化深度神經網絡參數，自主學習到合適的圖像描述子。深度神經網絡結構很多，其中卷積神經網絡適用于做區分性問題，因此能夠應用在目標檢測和識別等計算機視覺問題中，車牌識別就是其中很好的應用，那么前文中提到的各種識別問題就不難解決了。不但針對車牌，深度學習算法對于車型識別也能起到關鍵性作用。據悉停車場車牌識別行業的引領者火眼臻睛正在研發基于深度學習的智能相機，一經推出又將掀起停車場出入口控制領域的重大變革。
夜間車牌識別系統安裝需要注意外置補光燈選型與安裝：為了在夜間得到更好的成像質量和提高識別率，需要安裝外置補光燈。外置補光燈使用停車場專用白光LED補光燈，帶光敏電阻自動開關功能，防水等級IP65。特別需要避免以下外置補光燈錯誤的安裝情形：外置補光燈與一體機安裝距離過近：如圖7左，兩者的安裝距離小于30cm，補光燈的光線會直接被車牌表面的反光涂層反射到鏡頭，導致車牌在視頻圖像中過曝，顯得發白，影響最終的識別結果；注意：請確保外置補光燈的安裝位置到一體機的垂直距離保持在40CM以上；2、 鏡頭變倍設置：為了在不同識別距離上達到更好的識別效果，需要調節鏡頭變倍，使得車牌在視頻中的寬度在120-200個像素范圍，或者占視頻圖像寬度的1/10-1/7之間?？稍诰W頁界面的“安裝引導”頁進行調節，引導頁的視頻圖像上已經給出了一個推薦的車牌尺寸，只需調節“變倍”，配合“聚焦”，使實際場景中的車牌尺寸盡量接近于推薦的車牌尺寸即可
注意：請確保線圈位置在視頻圖像的下半部分！
1、 主要技術參數：
A、 車牌像素寬度：120-200
B、 側角：建議小于30度，支持45度；
C、 俯角：建議小于30度，支持45度；
D、 識別區域：視頻圖像的下半部分（虛擬線圈繪制于此）；
E、 有效識別距離：推薦3~6米，支持2~8米（按標配的2.8~12mm鏡頭），4~16米（升級的6~22mm鏡頭），大到30米（升級到手動的5~50mm鏡頭）
1.設計風格
根據使用場地，與實際建筑環境、風格相融合，線條方面以流線型設計為主，體現簡潔、舒適風格，材質多使用玻璃與不銹鋼相結合的設計，表面處理工藝也有很明顯差異，包括表面拉絲紋理處理、折彎角度的精準度、不同部件之間的縫隙精度也是考量的方面。
2.機芯的先進性
機芯是整個系統最核心的部分，機芯的品質直接影響使用壽命和運行狀況，采用新型的ARM控制技術，采用工業級處理方式，運行過程無噪音，運行平穩，無機械磨損，使用壽命長。
3.智能性
翼閘的智能性表現在很多方面，例如開閘后，在規定時間未通行，系統自動取消用戶此次通過權限。翼閘斷電后通道自動敞開，上電自動閉合。以及有線路自檢功能，出現故障能及時被發現等等。
聽了這么多，是不是對門禁道閘的選購有了一定了解，每件產品都有自己的特點，可根據實際需求選擇功能，建議選擇正規商家，以便能保證良好的售后服務。
