在实际应用中,选择合适的模式是非常重要的。传统模式、基于特征的模式和基于统计的模式通常适用于一些简单的场景,如停车场管理等。而对于一些复杂的场景,如高速公路收费等,深度学习模式更具有优势。但是需要注意的是,在实际应用中,深度学习模式需要大量的数据和计算资源支持,因此在资源紧张的情况下,应该根据具体情况进行选择。
道闸控制板根据操作指令控制电机进行正向反转;电机带动减速机输入轴转动;减速机在减速输出轴并带动摇臂在后半周180°的上下转动;减速机摇臂通过下关节轴承、连杆、上关节轴承带动主轴驱动臂在后半周90°范围内作上下运动;主轴驱动臂驱动与主轴连接的闸杆在水平与垂直的90°范围内作升降运动。如果是人工控制道闸通过目测就可以决定道闸的升降高度;如果是自动道闸,那么自动道闸的闸杆升到垂直位的限位是由凸轮上的垂直位磁铁感应支架上的垂直位霍尔传感器来控制;同样,水平位由水平位磁铁感应水平位霍尔传感器进行控制。
智能道闸技术的应用提高了停车场经营效益和管理水平,优化了用户体验,为城市化进程带来了便利,成为停车场行业的“黑马”。当然,随着社会的不断发展,智能道闸技术还面临一系列问题,例如信息安全、应用场景适配等方面的挑战,因此停车场管理者需要逐步完善智能道闸技术的应用,使之更好地服务于用户、满足市场需求。