桓臺(tái)小區(qū)車牌識(shí)別無人值守
桓臺(tái)小區(qū)車牌識(shí)別無人值守
檢測(cè)主要應(yīng)用于：進(jìn)行環(huán)境保護(hù)的污水泄漏檢測(cè)新建排水系統(tǒng)的竣工驗(yàn)收排水系統(tǒng)改造或疏通的竣工驗(yàn)收污水處理廠通過排水系統(tǒng)接受過多的不明滲入水或承水量不足的檢測(cè)管路淤積、排水不暢等原因的調(diào)查可直接排放污水與須處理污水的合流情況檢測(cè)管道的腐蝕、破損、接口錯(cuò)位、淤積、結(jié)垢等運(yùn)行狀況的檢測(cè)查找因排水系統(tǒng)或基建施工而找不到的檢修井或去向不明管段聲納檢測(cè)系統(tǒng)適用于管道內(nèi)污水充滿度高、流量大，又因生產(chǎn)排放等原因無法停水，而無法進(jìn)行檢測(cè)的污水管道的淤積、結(jié)垢、泄漏故障檢測(cè)，適用于直徑（斷面尺寸）從125mm至3mm范圍內(nèi)各種材質(zhì)的管道，檢測(cè)結(jié)果通過軟件進(jìn)行處理，成果具有直觀的效果。
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?/span>二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(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。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。絲錐是加工各種中、小尺寸內(nèi)螺紋的刀具，它結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，使用方便，既可手工操作，也可以在機(jī)床上工作，在生產(chǎn)中應(yīng)用得非常廣泛。對(duì)于小尺寸的內(nèi)螺紋來說，絲維幾乎是的加工刀具。絲維的種類有：手用絲維、機(jī)用絲錐、螺母絲錐、擠壓絲錐等。攻絲是屬于比較困難的加工工序，因?yàn)榻z錐幾乎是被埋在工件中進(jìn)行切削，其每齒的加工負(fù)荷比其它刀具都要大，并且絲錐沿著螺紋與工件接觸面非常大，切削螺紋時(shí)它容納并排除切屑，可以說絲錐是在很惡劣的條件下工作的。