车牌识别道闸具有以下特点：1、车牌识别道闸内部扭矩结构防锈。2、车牌识别道闸制动杆美观，易于查看。3、地面感防震。道路大门与地---连。当汽车在道路大门下时，即使制动杆处理不当，也不会掉落，避免了闸门的刹车。制动器被阻挡时反弹：当制动杆撞到汽车时，制动杆会自动弹起，从而避免制动。4、电源故障后，您可以使用钥匙打开，手动摇动门并释放车辆。5、内部扭矩长时间容易生锈。一旦生锈的闸门接近报废，智能安防的扭矩表面由镀镁铝合金制成，内部防生锈10年。

pc端车牌识别sdk主要应用场景介绍。pc端车牌识别sdk是我司自主研发的应用于pc端的车牌识别软件，在智能交通系统、出入口管理系统、公1安图帧系统、移动警1务系统等多种行业都已实现成功运用。pc版车牌识别sdk采用清华ocr技术，融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际1---水平，在相关行业领域得到用户的广泛---。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割算法的研究车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割，从而获取车牌上的字符，是车牌字符识别的前提和准备。车牌字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中，由于车牌污染、背景复杂、光照不均匀、车牌发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择1佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。