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车牌识别系统是能监控路面的车辆并自动提取信息进行处理的技术，当车辆驶入车牌识别系统抓拍区域，会触发车牌识别一体机抓拍车辆的的图像并自动识别出车牌号。
是车牌识别系统中核心部分，能够监控和抓拍过往车辆，自动根据视频流或者图片识别出车牌号码。
主要用于解决由于光线不足导致对车牌识别率的影响，可根据环境来选配不同强度的补光灯。
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挡车器的主要功能
手动按钮可作“升闸”、“降闸”及“停止”操作；
无线遥控可作“升闸”、“降闸”及“停止”或对手动按钮的“加锁”操作；
停电自动***、停电后可手动抬杆；
具有便于维护与调试的“自栓模式”；
可选配路闸及通道两对红绿灯；
淄博车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术和机器学习算法来自动识别车牌号码的系统。该系统的设计思路主要包括以下几个步骤：
1.车牌图像采集：通过摄像头或其他设备采集车牌图像。
2.车牌图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，包括图像去噪、二值化、裁剪等操作，以便于后续的车牌字符识别。
3.车牌字符分割：将预处理后的车牌图像分割成单个字符，以便于对每个字符进行识别。
4.字符识别：对分割后的每个字符进行识别，可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，进行字符识别。
5.结果输出：将识别出的车牌号码输出到系统，可以用于车辆管理、交通监控等场景。
在设计车牌识别系统时，还需要考虑以下因素：
1.环境因素：车牌识别系统需要在各种不同的环境下工作，如白天、夜晚、雨天等，因此需要设计具有鲁棒性的系统，能够适应各种环境。
2.数据量：车牌识别系统需要大量的训练数据来训练模型，因此需要收集大量的车牌图像数据。
3.算法选择：选择合适的算法对车牌识别系统的性能至关重要，需要根据实际应用场景选择合适的算法。
4.系统集成：车牌识别系统需要与其他系统集成，如车辆管理系统、交通监控系统等，因此需要设计具有可扩展性的系统。
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