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车辆识别系统是一种用于自动检测和跟踪道路上的移动物体的图像处理技术。其特点包括：
1.实时性，能够快速地捕获并目标；2.高精度，可以准确地判断目标的种类、大小及轮廓等信息3.非接触式，不需要与物体进行物理接触4.环境适应性5.数据安全性6.系统可靠性7.应用广泛8.技术成熟9.经济性好
spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解，整理出当前项目这是一个入门级教程项目，本人目前也正在学习图片识别相关技术；大牛请绕路当前项目在原有EasyPR项目基础上，增加了绿牌识别功能，只不过当前的训练库文件包含绿牌的样本太少，还需要重新增加绿牌样本的训练，后续会逐步上传当前已经添加基于svm算法的车牌检测训练、以及基于ann算法的车牌号码识别训练功能后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能
智能道闸是一种现代化的出入口控制设备，它可以通过各种传感器和控制系统实现自动开关、计数、识别等功能。如果您需要定制智能道闸，以下是一些基本的步骤：
1.确定需求：首先，您需要明确您的需求，包括道闸的类型、尺寸、颜色、功能等。例如，您可能需要一个高速道闸，一个双门道闸，或者一个带有车牌识别功能的道闸。
2.选择供应商：选择一个可靠的供应商是非常重要的。您可以通过互联网搜索、询问朋友或同事的建议等方式来找到合适的供应商。在选择供应商时，您需要考虑他们的产品质量、价格、售后服务等因素。
3.定制方案：一旦您找到了合适的供应商，您可以与他们讨论您的需求，并定制一个适合您的方案。这个方案应该包括道闸的详细规格、功能、价格等。
4.确认设计：在定制方案后，您需要确认供应商的设计是否符合您的需求。如果需要，您可以提出修改意见，并与供应商协商。
5.生产和安装：一旦设计方案被确认，供应商将开始生产道闸，并安排安装。在安装过程中，您需要确保道闸的安装位置、高度、角度等都符合设计要求。
6.测试和验收：安装完成后，您需要进行测试，确保道闸的功能正常。如果一切正常，您可以进行验收，并支付剩余的款项。
总的来说，定制智能道闸需要明确需求、选择供应商、定制方案、确认设计、生产和安装、测试和验收等步骤。希望这些信息对您有所帮助。
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