随处可见的智能停车道闸系统，但是我们知道道闸工作原理是什么吗？道闸控制板根据操作指令控制电机进行正反转；电机带动减速器输入轴旋转；减速器在减速器输出轴上带动上、下180°旋转；减速器机摇臂在减速器输出轴上通过下联轴承、连杆、上联轴承带动主轴驱动臂在下联主轴90°范围内作上下运动；主轴传动臂驱动闸杆与主轴连接，在90°范围内作水平90°升降运动。        若人工控制道闸通过目测可确定道闸的提升高度；若自动道闸通过目测可确定道闸的提升高度，则凸轮上的垂直位磁力感应器的支架上的垂直位霍尔感应器可对垂直位磁力感应器进行控制；同样，水平位磁力感应器可对水平位磁力感应器进行控制。道闸的放电技术。        道闸选型可根据需要，按落速选用：高速道闸适用于公路管理，如高速公路收费站。中速道闸适用于民用小区、智能大厦、停车场、等场所。低速道闸主要适用于工业现场。根据道闸控制方式的不同，可分为手动道闸控制、遥控道闸控制、通信道闸控制(门控)三种方式，可根据实际使用需求来选择。
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        有人说过，进出共道闸门功用如何完成，在某一天我们见过一进一出，这是常规道闸，有时在小区的侧门或许不太大的停车场都能看到，那么它的原理是什么？怎样才能完成？主要用于通道较短，对进出车辆通行能力要求不高的单行道，双向单行道。普通车道4.5-6.5米，这样的车道一般都需要规划配有人行通道，人行通道一般在0.7-1.5米左右就可以了，红黄相间的操纵系统是现代停车场管理系统的重要辅助系统。
        因特网和车牌识别系统不需要在高速公路上停车等候，也不需要工作人员进行收费监督，就可以享受顺利的出行。曾经，大多数停车场都选择了识别系统，进出都需要摇下车窗。在这个过程中，司机肯定会留下来，高峰时很容易形成拥堵。道闸产品特性：一体化智能道闸，采用人工智能技术设计制造，实现了道闸运行的自动化、智能化，使用安全、方便、快捷。1.特殊转动结构，无齿轮、无皮带转动，无需保养，使用稳定，寿命更长久。2.特殊设计的平衡结构，使闸杆慢起动，快运行，慢停止。3.排除了闸杆运行带来的抖动。4.闸杆90度运行，排除故障而带来360度运转的意外发生。5.特殊设计低速铝外壳电机，波箱连体设计，低噪音，散热快。6.驱动机构设计智能过热保护系统，在频繁使用下，控制马达的温升，使马达不易烧坏。

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        车辆号牌是车辆，它的特殊性与重要性决定福州车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中的重要组成部分。我司车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。过程涉及：车辆检测——图像——预处理——车牌——字符分割——字符识别——结果输出。　　车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍车牌：　　强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中亮的部分遮挡。在交通中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将车牌较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机大的缺点就是软件分辨不清，对于图像亮部分界定不清，有可能将车牌号码也遮挡，同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。　　可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整。但是这种方式大的问题就是白天、晚上的照度不一样，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的。　　宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的的办法，宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时，普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。　　作为智能交通领域确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用，在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。
        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。