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
道闸杆是一种用于控制车辆进出的设备,通常用于停车场、小区入口、企事业单位出入口等地方。道闸杆通常由电机、减速器、控制器、道闸杆和地感线圈等组成。当车辆接近道闸杆时,地感线圈会感应到车辆的存在,控制器会接收到信号,然后控制电机和减速器工作,使道闸杆升起或落下,从而控制车辆的进出。道闸杆的长度通常在2-5米之间,宽度在30-50厘米之间,可以根据实际需要进行定制。道闸杆的材质通常为不锈钢或铝合金,具有耐腐蚀、耐磨损、耐高温等特点,可以保证长期稳定的工作。
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