深圳市孚為智能科技有限公司成立于2015年12月28日，位于廣東省深圳市龍華區(qū)民治街道新牛社區(qū)民治大道與工業(yè)東路交匯處展滔科技大廈C座415D，企業(yè)注冊(cè)資本為500萬(wàn)元人民幣。公司法定代表人是李宏昂。孚為智能科技有限公司是一家從事計(jì)算機(jī)系統(tǒng)集成、電子工程、通信系統(tǒng)工程的商務(wù)服務(wù)業(yè)企業(yè)。公司經(jīng)營(yíng)范圍包括：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)集成；電子工程、通信系統(tǒng)工程；工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)機(jī)監(jiān)控裝置、信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)；計(jì)算機(jī)軟件的技術(shù)開發(fā)和銷售；安全技術(shù)防范系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、上門施工、上門維修；經(jīng)濟(jì)信息咨詢（不含人才中介服務(wù)和其它限制項(xiàng)目）；交通設(shè)施工程的設(shè)計(jì)與施工；停車場(chǎng)系統(tǒng)工程的設(shè)計(jì)與施工；停車場(chǎng)設(shè)施的上門安裝及上門維護(hù)；環(huán)氧地坪的設(shè)計(jì)與施工；停車場(chǎng)設(shè)施、計(jì)算機(jī)軟硬件的技術(shù)開發(fā)與銷售；安防工程、消防工程、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)工程、弱電系統(tǒng)工程的設(shè)計(jì)、施工與上門安裝維護(hù)；國(guó)內(nèi)貿(mào)易，貨物及技術(shù)進(jìn)出口；興辦實(shí)業(yè)（具體項(xiàng)目另行申報(bào)）。孚為智能科技有限公司擁有一支專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和完善的服務(wù)體系，致力于為客戶提供的智能科技產(chǎn)品和解決方案。公司憑借的技術(shù)實(shí)力和的服務(wù)，贏得了眾多客戶的信任和好評(píng)。通過(guò)改變攝像機(jī)角度和鏡頭焦距來(lái)控制圖像信息采集的目標(biāo)和范圍，并在控制室的彩色監(jiān)視器上顯示。珠海查詢高速公路收費(fèi)系統(tǒng)維護(hù)
自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)上的應(yīng)用主要包括以下兩個(gè)方面：RFID技術(shù)：RFID是一種無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)非接觸式、遠(yuǎn)距離自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)物體和獲取相關(guān)數(shù)據(jù)信息。在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)中，RFID技術(shù)可用于自動(dòng)識(shí)別車輛和自動(dòng)完成收費(fèi)。車輛通過(guò)安裝有RFID讀卡器的收費(fèi)通道時(shí)，RFID讀卡器會(huì)讀取車輛上電子標(biāo)簽的信息，將車輛信息自動(dòng)傳輸?shù)绞召M(fèi)系統(tǒng)中心，并根據(jù)預(yù)設(shè)的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)計(jì)算出費(fèi)用。圖像識(shí)別技術(shù)：圖像識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來(lái)識(shí)別車輛和車牌號(hào)碼。在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)中，圖像識(shí)別技術(shù)可以通過(guò)高分辨率攝像頭捕捉車輛的車牌號(hào)碼和車型信息，再通過(guò)與車輛數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行比對(duì)，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)識(shí)別和收費(fèi)。這些技術(shù)的應(yīng)用可以提高高速公路收費(fèi)系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性，減少人工干預(yù)和車輛擁堵情況的發(fā)生。同時(shí)，這些技術(shù)還可以提高收費(fèi)系統(tǒng)的安全性和防盜性能，減少非法逃費(fèi)和車輛被盜的風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)計(jì)高速公路收費(fèi)系統(tǒng)無(wú)線ETC（Electronic Toll Collection），中文翻譯是電子不停車收費(fèi)。
車牌識(shí)別技術(shù)可以通過(guò)不同的方式實(shí)現(xiàn)，以下是其中幾種常見的方式：?jiǎn)蝹€(gè)字符識(shí)別：通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)拍攝的車牌照片進(jìn)行處理，將每一個(gè)字符從照片中切割出來(lái)并進(jìn)行識(shí)別，終串聯(lián)得到整張車牌號(hào)碼。該方式需要解決如何準(zhǔn)確地將每一個(gè)字符切割出來(lái)的問(wèn)題，涉及到多種圖像處理技術(shù)，如高斯模糊、圖像銳化、圖像膨脹、伽馬變化、仿射變換等。在英文字符和數(shù)字的識(shí)別上，準(zhǔn)確度可以達(dá)到96%左右，但在漢字的識(shí)別上，準(zhǔn)確度約為95%。整張車牌識(shí)別：通過(guò)地感線圈或視頻觸發(fā)的方式，對(duì)拍攝的車牌照片進(jìn)行識(shí)別。首先利用圖像處理技術(shù)對(duì)照片進(jìn)行處理，降低干擾項(xiàng)并提高圖像質(zhì)量，然后利用已經(jīng)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)整張車牌進(jìn)行識(shí)別。其中，地感線圈識(shí)別模式的觸發(fā)率高、不易漏車，性能實(shí)用穩(wěn)定，針對(duì)無(wú)牌車能夠輸出圖像記錄，但需要施工安裝地感，工作量大。視頻識(shí)別模式則無(wú)需施工安裝地感，但針對(duì)無(wú)牌車無(wú)法輸出圖像，容易漏車。
高速公路收費(fèi)系統(tǒng)通過(guò)以下步驟來(lái)識(shí)別車牌：圖像采集：通過(guò)車載攝像頭采集車牌的圖像數(shù)據(jù)。圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、灰度化、二值化和邊緣檢測(cè)等操作，以增強(qiáng)圖像質(zhì)量和特征。特征提?。和ㄟ^(guò)特征提取算法，分析車牌圖像的特征點(diǎn)，如字符的大小、形狀、顏色和位置等。字符識(shí)別：將識(shí)別出的字符信息與系統(tǒng)中的車牌信息進(jìn)行比對(duì)，確定車輛是否需要繳納通行費(fèi)用。車牌識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地收取車輛通行費(fèi)用。它特別適于在高速公路或交通繁忙的橋隧環(huán)境下使用。
圖像處理技術(shù)識(shí)別其他類型的標(biāo)識(shí)信息主要涉及到以下方面：基于顏色的識(shí)別方法：對(duì)于顏色要求比較高的目標(biāo)，可以通過(guò)圖像中像素點(diǎn)的顏色信息進(jìn)行識(shí)別。這種方法可以快速地識(shí)別出圖像中的目標(biāo)物體，例如交通信號(hào)燈、廣告標(biāo)志等?；诩y理的識(shí)別方法：對(duì)于表面具有特殊紋理的物體，可以通過(guò)圖像中像素點(diǎn)的紋理信息進(jìn)行識(shí)別。這種方法可以識(shí)別出圖像中的目標(biāo)物體，例如木材、織物等?；谛螤畹淖R(shí)別方法：對(duì)于具有特定形狀的物體，可以通過(guò)圖像中目標(biāo)物體的形狀信息進(jìn)行識(shí)別。這種方法可以識(shí)別出圖像中的目標(biāo)物體，例如人臉、手勢(shì)等。基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法：對(duì)于比較復(fù)雜的圖像，可以使用基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法進(jìn)行圖像識(shí)別。這種方法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，并識(shí)別出圖像中的目標(biāo)物體，例如行人、車輛等。在具體的應(yīng)用中，需要根據(jù)不同的標(biāo)識(shí)信息類型和要求，選擇合適的圖像處理技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練等操作，以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。完成正常的收費(fèi)作業(yè)，控制所屬設(shè)備動(dòng)作，如費(fèi)額顯示、語(yǔ)音報(bào)價(jià)、票據(jù)打印、車輛計(jì)數(shù)、欄桿起落、紅綠燈等。深圳智慧高速公路收費(fèi)系統(tǒng)
車道計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)完成收費(fèi)作業(yè)、控制收費(fèi)作業(yè)流程的系統(tǒng)。珠海查詢高速公路收費(fèi)系統(tǒng)維護(hù)
車牌識(shí)別技術(shù)主要通過(guò)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)。具體來(lái)說(shuō)，車牌識(shí)別技術(shù)包括以下幾個(gè)步驟：圖像采集：首先需要對(duì)車輛進(jìn)行圖像采集，通常使用攝像頭或其他圖像采集設(shè)備對(duì)車輛進(jìn)行拍攝或掃描，獲取車輛的圖像或視頻流。圖像處理：對(duì)采集的圖像或視頻流進(jìn)行分析，包括車牌定位、車牌字符分割、圖像增強(qiáng)、去噪等處理步驟。車牌定位：通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出車牌在圖像中的位置，通常使用車牌檢測(cè)算法或模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。字符分割：將車牌中的字符進(jìn)行分割，通常使用基于像素或基于特征的方法進(jìn)行字符分割，將每個(gè)字符分離出來(lái)。字符識(shí)別：對(duì)分割出來(lái)的字符進(jìn)行處理，通常使用OCR技術(shù)或深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行字符識(shí)別，將字符轉(zhuǎn)換成可識(shí)別的文字。結(jié)果輸出：將識(shí)別的車牌號(hào)碼和顏色輸出，通常輸出為一個(gè)文本字符串，或者通過(guò)接口將結(jié)果輸出給其他系統(tǒng)或設(shè)備。需要注意的是，車牌識(shí)別技術(shù)涉及多個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，包括圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，需要具備較高的技術(shù)水平和算法能力才能實(shí)現(xiàn)。珠海查詢高速公路收費(fèi)系統(tǒng)維護(hù)