如何解决场景中诸多个性的功能点，是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口，重构车牌识别技术的落地应用新生态。在上亿张学习样本数据持续积累、深度学习算法不断进化的基础上，同时结合单个场景大量样本图片，针对性算法训练，完1美解决特定场景识别难点。借助于扎实的领域积累，针对场景环境复杂、客户需求多样等问题，深睛对每个场景都进行了落地场景的设计，为复杂场景赋予个性化功能设计，达成场景独有的特定功能，直击场景痛点，成功解决场景个性化需求难题。相信随着未来非交通领域的应用会带来新一轮的高速增长，车牌识别技术落地场景将会不断细分，个性化、定制化产品将会越来越多。

判断车牌识别系统好坏的标准。车牌识别速度车牌识别速度决定了车牌识别系统能够满足实际应用的实时性要求。该车牌识别系统的识别率很高。判断识别率的速度是，如果在几秒钟内不能得到识别结果，系统就没有实际意义。车牌识别系统主要负责减少道路交通时间，而速度是在这种应用程序中减少交通时间和避免车道交通堵塞的有力保证。始终工作二十四小时以上，车牌识别道闸，采集至少一千个自然车流的信息样本进行车牌识别。

停车场道闸的防砸技术主要有：1。地感防砸技术一般停车场都装有地感，当车辆检测器检测到地感触发信号就会控制闸杆一直升起并保持竖直状态，只要地感信号消失时才会落杆。这种防砸技术关键在于地感线圈的稳定性，如果地感受到干扰，就有可能会失灵，而且地感只能检测车辆，不具备防砸人的功能。2。数字防砸这种技术安全性比较高，停车场车牌识别系统，当然成本也比较高，数字式自动检防砸车测技术，无需其他辅助保护装置，合肥车牌识别，实时精1确采集闸杆运行数据监控运行，一旦运行过程中受阻，闸杆将迅速升起。

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