在許多超市停車場(chǎng)或別墅社區(qū)，我們都可以看到廣告道閘，它的出現(xiàn)不僅可以為停車場(chǎng)的停車問(wèn)題形成一個(gè)很好的規(guī)劃，還可以在上面放置廣告。下面咱們一起來(lái)了解一下安裝
濟(jì)南廣告道閘
要注意哪些問(wèn)題。一起來(lái)看看吧。

廣告道閘具有強(qiáng)烈的視覺(jué)沖擊力，戶外廣告代理公司，近距離審定受眾面，無(wú)其他廣告干擾，具有的到達(dá)效果，由此構(gòu)建一個(gè)無(wú)縫化、化的傳播模式。

三輥閘：普遍用于公共通道簡(jiǎn)易的勸阻級(jí)訪問(wèn)控制。廣泛運(yùn)用于工廠的考勤系統(tǒng)，事業(yè)單位的消費(fèi)系統(tǒng)，景點(diǎn)等場(chǎng)館的驗(yàn)票系統(tǒng)，建筑工地的掌形系統(tǒng)管理等。具備多種不同的配置，可適用于所有建筑，并可解決行人出入口通道所有的控制問(wèn)題?？膳渲貌煌淖R(shí)別系統(tǒng)。
翼閘：通行速通快，防尾隨性強(qiáng)，車站、地鐵站、碼頭等人流量特別大的場(chǎng)所，同時(shí)還要滿足多種檢票驗(yàn)票通行功能的，翼閘當(dāng)然是好的選擇了。

通道閘
和道閘混為一談，以為
通道閘
和道閘是同一件產(chǎn)品，這讓小編也很迷惑，到底客戶的需求是什么呢？所以小編今天就針對(duì)通道閘和道閘來(lái)做個(gè)大概的介紹，
人行通道閘
機(jī)和道閘之間又有什么區(qū)別？
通道閘和道閘雖然都屬于出入口控制設(shè)備，但是還是有所區(qū)別的。

道閘系統(tǒng)的活結(jié)螺絲松動(dòng)后的解決辦法：
　　道閘系統(tǒng)在使用中，出現(xiàn)點(diǎn)小毛病也屬于正常現(xiàn)象，道閘系統(tǒng)的活結(jié)螺絲就是經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的故障之一，因?yàn)樗?jīng)常會(huì)出現(xiàn)松動(dòng)的現(xiàn)象。
　　廣告道閘系統(tǒng)的活節(jié)螺絲松動(dòng)：活節(jié)螺絲為正反螺紋相接，上下兩個(gè)軸承之間用雙頭螺桿相接，若螺絲松動(dòng)，將造成上下位均不準(zhǔn)確。可以用一個(gè)80MM長(zhǎng)的鐵棒插入雙頭螺桿之間旋動(dòng)調(diào)整閘桿上下到位即可。
　　斷電保護(hù)開(kāi)關(guān)斷電，當(dāng)?shù)篱l的控制部分失靈時(shí)，道閘系統(tǒng)的自動(dòng)保護(hù)裝置將自動(dòng)工作，此時(shí)閘桿停在斜上位置不動(dòng)，總電源斷開(kāi)，機(jī)器不工作。
　　此時(shí)將機(jī)器門打開(kāi)，將大皮帶順時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)3-8圈到上位時(shí)即可復(fù)原。若如此多次不能恢復(fù)原狀，則需檢查霍爾元件和電路板是否失靈。

車牌自動(dòng)識(shí)別
，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；
3、牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，組成牌照號(hào)碼。
車牌自動(dòng)識(shí)別
過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌自動(dòng)識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
一、牌照定位
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，選定一個(gè)好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
二、牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇好的匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

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