无源卡读卡机,兼容性强，可与市场上各种道闸配合使用。一块板可控制一进一出，减少布线和施工难度自带设定键盘和lcd显示，可独立设定运行控制参数，既可脱机又可联网运行。在脱机状态无需对电脑和网络的依赖，可对卡片授权、挂失、查询、进行时间设置等管理。在连机状态
，通过管理软件，实现实时监控、收费、报表等综合管理rs485联网，最远距离可达1500m，最多99台控制器联网管理
小区主出口部分主要由出口票箱(内含感应式id卡读写器、语音提示系统、语音对讲系统)、自动路闸、车辆检测线圈、出口摄像系统等组成。
临时车驶出停车场出口时，在出口处，司机将非接触式id卡交给收费员，司机把月租卡在出口票箱感应器感应距离内掠过，收费电脑根据id卡纪录信息自动计算出应交费，提示司机交费，同时系统自动显示该车进场图像，收费员确认无误后收费，按确认键，图像系统自动摄录一幅车辆出场图像于电脑，语音系统提示“谢谢，祝您一路平安！”等声音，电动栏杆升起。车辆通过埋在车道下的车辆检测线圈后，电动栏杆自动落下。
传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年as.johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了牌照的自动识别系统。
该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年m.m.m.fanhy等就成功地运用了bam神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，bam神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个bam矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码
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