经典!智能车牌识别称重系统解决方案

一、系统简介
车牌识别智能称重系统是什么呢? 相信许多没有在运输,大众货物交易等环境工作的人们,都不是很明白。智能车牌识别称重管理系统需要在测量车辆载重的同时记录下车牌号码,并建立相对应的关系。它是采用人工录入车牌方式,并且需要较长的等待时间,外部工作环境比较恶劣,会占用较多的人员成本,且容易产生失误甚至作弊等问题。
应用高清车牌识别一体机,在车辆称重的同时自动识别车牌/及其车牌号码,同时记录车辆图像、检测数据等信息。大大节省了检测时间,提高了工作效率且有效避免人为因素影响。车辆信息还可自动上传到管理中心实现联网操作。结合称重系统,高清车牌识别一体机可广泛应用于公路治超检测站、高速动态称重、企业超限治理、称重付费等领域车牌自动识别产品的应用实现了称重管理系统的智能化。
通过车牌号码的自动识别、自动登录、自动比对,系统可以实现自动抬杆、自动验证用户身份、超载车辆自动报警等诸多智能化功能。智能化有效提高了称重管理系统的管理质量,将获得良好的经济效益和社会效益。

二、系统特点
文通系列车牌识别一体机区别于传统的工控机体系,采用了DSP为核心的嵌入式系统体系,一路视频一个工作单元的模块化结构以及网络化、TCP/IP协议的数据传输方式,无需工控机即可实现自动检测车辆、获取车辆信息,将数据通过网络发往系统中心。采用文通系列车牌识别一体机来采集车辆信息的称重管理系统具有以下特点:
采用车牌自动识别,减轻了人工手动录入车牌信息,缩短了车辆在地磅上等待时间,提高了服务质量。优秀的识别算法、智能调光技术,全天候的高识别率保障了系统的性能。嵌入式识别方式,结构、功能模块化,新系统实现简单,方便原有系统改造。识别设备独立工作,只将识别结果发给管理计算机,工作稳定、可靠性高。
文通系列车牌识别一体机具备优秀的视频检测车辆的功能,可以与埋地线圈方式配合使用,线圈故障时可自动启用视频检测功能。历史记录该车是否有超载、作弊行为,可计入黑名单。
 
三、系统组成
按系统的单元模块划分,系统共分为前端检测单元、及后端管理单元,前端检测单元主要由高清车牌识别一体机、道闸、称重设备等组成。后端管理单元主要由数据库服务器及系统扩展设备等组成。
3.1监测单元
监测单元是系统车辆信息的采集单元,设备一般安装在厂区门口,高清车牌识别一体机一般借助立柱安装在车道侧面,距离抓拍位置3-6米处;监测单元主要完成车辆检测、抓拍识别、数据传送等功能,其设备包括摄像机、补光灯、立柱等。
3.2监控中心单元
监控中心单元是系统数据的接收和管理单元,也是与用户交流的窗口,是系统的重要组成部分。它主要由服务器以及一些扩展设备构成。
3.3工作流程图
 
3.4系统工作过程
1)车辆进入厂区称重设备,车牌识别一体机识别车牌号码;
2)系统主机将车牌号码、牌照图像、驶入时间等信息存储,并与车辆数据库进行比对判断是否允许该车辆在该厂区内装(卸)货,如允许则进入厂区装(卸)货,如果不允许则该车辆进入厂区,并将此车辆信息记入数据库。
3)车辆驶入厂区装(卸)货,道闸关闭;
4)车辆在厂区作业完毕,再次进入称重系统,并且车牌识别一体机识别车牌号码;
5)系统根据车牌号码调用入口信息,判断装(卸)货物重量并结算;
6)结算完毕,记入数据库,开启道闸放行;
7)车辆驶下称重设备,道闸关闭。
北京文通科技有限公司是专业从事车牌识别系统的研究和生产,其产品特点是智能化,人性化,简易化,便于操作,我们可以提供包括软件和硬件方面的解决方案,系统运行稳定,全国认证品牌,销售领先,服务保障,质量保证,价格优惠。

转载于:https://my.oschina.net/u/3846512/blog/1822199

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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