临汾停车道闸杆供应-提供五年技术支持

        停车场系统中车牌识别道闸的常见故障排除        1、进入控制机：车压在感应区内，按呼叫按钮和按键灯不亮，无声音提示。检查是否运转；是否对传感器进行感应；检查藕片有无问题；道闸灯是否接好了？        2、是车牌识别：记录车牌，无法识别。图片拍得不清楚。由于到的车牌图像种类繁多，而且雨天、大雾、光线等都会对车牌区域带来的影响，从而导致车牌区域困难，从而导致车牌图像质量存在较大差异。这类情形一般只在图像聚焦情况较好时才能达到较好的识别效果。对于停车场系统的感光元件，这一需求不言而喻，而视频摄像机也需要进行一些配置，看一下视频设置是否正常(设定好)，显示器分辨率、色彩桌面大小可调。汽车牌照损坏或有污迹。但在道路上和城市内的实际应用过程中，很难所涉及到的车牌是无污损的，车牌在使用几年后，难免会有污染和磨损等问题。在这种情况下，许多智能停车场系统也逐渐解决了这类问题，但是如果过于严重，这就依赖人工。
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车牌识别道闸系统安装：　　1、首先要确定车牌识别一体机的安装位置，这会直接影响车牌识别效果，需根据每个出入口的现场环境和条件来决定，一般一条车道安装一台相机，如果车驶入车道时方向不固定，则角度太大时会影响识别，就要考虑安装副相机，以车头不管偏向哪边都可以识别。　　2、其次如果使用抓拍识别，则需确定相机和线圈的安装位置：相机距线圈来车方向一侧佳距离4-4.5m。线圈的位置应车辆触发车检器时车头方向尽量偏向相机一侧，这样可以使相机拍到清晰、完整的图片。如果是单通道(进口和出口是同一车道)，需要使用双路车检器。　　3、然后确定道闸和防砸线圈的位置：道闸一般安装在相机同侧，位于相机后面(与相机立杆距离30cm安装，道闸门可以方便的开启)。防砸线圈的位置在道闸杆正下方居中，要车头触发线圈时和车尾离开线圈时，车身的任何部分都不在道闸杆下方。　　4、相机和道闸要安装在结实的地面上，如果地面是砖或沥青，要考虑破路面浇筑水泥墩来增加稳定性。上述设备在安装前，要确定好线路的走线方式，根据设备安装位置，提前预留穿线管，为不因为车速影响识别效果，建议安装减速带控制车速。
        车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个立的模块，其系统框架如下所示。　　1、车辆检测跟踪模块　　车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。　　2、车牌模块　　车牌模块是一个重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响。车牌系统摒弃了以往的算法思路，实现了一种基于学习的多种特征融合的车牌新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。　　3、车牌矫正及精模块　　由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在的倾斜，需要一个矫正和精环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精，进一步减少非车牌区域的影响。

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       在安装停车场车牌识别和道闸之前需要了解以下几点
       1.地点的确定。容易显眼的地方，把闸杆面向外(路口)，道闸地面与路面需同平面上，路面应以混合土为基础。              2.安装机箱。移除任意附件。把箱子放到确定的位置，打开箱子的门，用记号笔或螺丝刀在箱底的孔位划上线条，然后把它取出。用冲击钻头在几号孔深70-80mm的位置分别打上膨胀螺钉，并放置膨胀螺丝，调整好箱体的水平、垂直度，拧紧螺母。       3.安装闸杆。开启箱门摇动电机摇动把，将箱体内闸杆夹紧到水平位置。把闸杆带螺旋孔的端面水平放入箱内的闸杆夹槽，套上。阀杆夹紧，平垫，紧固螺母。调整道闸杆，将道闸杆置于水平位置。并且使道闸杆托正好与道闸杆接触。本实用新型与箱体安装步骤相同。       4.拉簧调节。接上道闸电源，按控制器上的上下键，使闸杆上下90度旋转4~5次，如果时间杆出现抖动现象，说明平衡弹簧拉力不够，将闸杆运行到垂直状态。切断电源，打开箱体，松开盖子，取出箱盖上的盖子。采用六角扳手调整。每个拉弹簧螺钉在下落杆的过程中，使其达到佳效果。如果起杆杆上有抖动，说明拉力太大，重复以上动作(将弹簧螺钉放松，使闸杆在下杆处移动。直线以好的效果。当起杆时，电机有运转，闸杆不动，说明平衡弹簧拉力不够，调整拉簧状态或增加拉簧，直到闸杆正常工作。      道闸弹簧数量配置如下：长6米配两个拉簧，档杆长4-5米配两个拉簧，拉簧长度不4米可配一个拉簧。调节过程中各螺母旋转次数相同，以免受力不均。       5.限位调整。出厂时，道闸对闸杆的平衡状态进行过调整，达到平衡范围，如现场安装出现闸杆起落不垂直或水平状态，都需要在进行精细调整时，步骤如下：用十字螺丝刀松开限位挡板十字头螺丝，稍加转动限位挡板调整到平放位置，调整好螺钉拧紧螺钉。丝状结构；当闸杆的起杆不到位时，限制挡板逆方向微调，水平位置则相反；当闸杆起杆后达不到竖直时，就会停止。
        车牌识别道闸系统的细分模块　　1、车牌切分模块　　车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。　　2、车牌识别模块　　在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，字符识别的可靠性。　　3、车牌识别结果决策模块　　识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。　　4、车牌跟踪模块　　车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。　　5、在线学习模块　　在以上各个模块中，使用了大量基于学习的算法，系统特别添加在线学习模块，采用新的反馈型学习模型，利用决策模块和跟踪模块得到的车牌质量、车辆轨迹、速度等反馈信息，智能化地更新一些算法参数，使得系统能快速适应新的应用环境。该算法作为已有算法的一个有力补充，将进一步提高系统性能。