產(chǎn)品描述
無人值守稱重系統(tǒng)需要在測量車輛載重的同時記錄車牌號碼,并建立對應(yīng)關(guān)系。傳統(tǒng)采用人工錄入車牌方式,需要較長的等待時間,且容易產(chǎn)生失誤甚至作弊等問題。車牌識別無人值守稱重系統(tǒng)是車牌識系統(tǒng)和稱重兩種系統(tǒng)相結(jié)合,實現(xiàn)工廠、礦業(yè)等運輸輛進(jìn)出稱重的防作弊管理。在無人干預(yù)的情況下迅速、準(zhǔn)確、安全、穩(wěn)定、可靠地完成稱重流稱,實現(xiàn)計量過程中信息采集的全自動化管理。工廠內(nèi)部車輛和外部車輛智能化管理,清析顯示車輛稱重情況,是進(jìn)貨還是出貨,防止車輛出貨時帶走工廠貨物或進(jìn)廠時少貨情況的產(chǎn)生,充分**工廠的利益和國家的財產(chǎn)不會受到損失。
車牌識別無人值守稱重系統(tǒng)操作過程:
車輛通過壓地感或者模擬線圈——觸發(fā)信號車牌識別一體機(jī)抓拍車牌號碼——道閘開閘通行——紅外感應(yīng)車身全部上磅——上地磅稱重——入口稱重重量上傳——語音播放進(jìn)口稱重重量——裝貨或卸貨后——壓地感(車輛檢測器)觸發(fā)信號——紅外感應(yīng)車身全部上磅——出口稱重——出口稱重重量數(shù)據(jù)上傳——語音播放稱重重量、毛重是多少、凈重是多少等等或者是顯示屏顯示,或是顯示屏和語音同時提示——車輛離開下地磅——車輛出口壓地感開閘或者手動開閘。
1、車牌識別稱重系統(tǒng)應(yīng)用通道數(shù)量:單通道或多通道,每個通道上的地磅均可雙向過衡稱重管理,單機(jī)管理或聯(lián)網(wǎng)多臺電腦管理。
2、車牌識別稱重系統(tǒng)固定車輛稱重原理:該部分車輛主要是針對工廠經(jīng)常進(jìn)出的固定車輛或內(nèi)部車輛管理,通過車牌識別一體機(jī)抓拍車牌號碼來控制車輛出入。 進(jìn)入時,不停車過衡,通過車牌識別一體機(jī)抓拍車牌號與系統(tǒng)中車輛信息一致辭時充許過衡稱重,稱重后語音播報車身重量。 出時,不停車過衡,通過車牌識別一體機(jī)抓拍車牌號與系統(tǒng)中車輛信息一致時充許過衡稱重,稱重后語音播報是進(jìn)貨還是出貨,出貨時通報出貨重量,進(jìn)貨是通報進(jìn)貨重量。 備注:出貨重量=出時車身重量即為拉貨的重-進(jìn)入時車身重量,進(jìn)貨重量=進(jìn)入時車身重量-出時車身重量即為拉貨的重,軟可自動識別是進(jìn)貨還是出貨,并能對車輛進(jìn)出進(jìn)行考勤記錄,車輛是通過多少次,每次通過時車輛重量,是出貨還是進(jìn)貨,進(jìn)數(shù)據(jù)分析和導(dǎo)出數(shù)據(jù),清析顯示車輛進(jìn)出重量信息,方便對進(jìn)出車輛考勤。
3、車牌識別稱重系統(tǒng)臨時外來車輛管理原理:同樣可以采用車牌識別一體機(jī)抓拍車牌號碼,記錄該車牌號碼,系統(tǒng)中顯示為臨時車輛,并記錄該車牌號碼下車身的重量,語音播報重量。出時,過衡稱重后,通過車牌識別一體機(jī)自動抓拍車牌,與進(jìn)口信息一致方可開閘通行,播報進(jìn)貨或出貨重量。
車牌識別無人值守稱重系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)系統(tǒng),具有以下明顯優(yōu)勢:
1、采用車牌識別一體機(jī),避免人工手動錄入車牌信息,縮短了車輛在磅上的等待時間,避免高峰擁堵,提高工作效率及服務(wù)質(zhì)量;
2、車牌識別一體機(jī)自動、準(zhǔn)確地記錄并上傳車牌號牌信息,有效避免人為因素,加強(qiáng)了執(zhí)法透明度;
3、基于嵌入式的車牌識別算法、智能爆閃補光技術(shù),全天候的高識別率**了系統(tǒng)性能;
4、嵌入式識別方式,結(jié)構(gòu)、功能模塊化,新系統(tǒng)搭建簡單,原有系統(tǒng)改造方便;
5、車牌識別一體機(jī)獨立工作,只將識別結(jié)果發(fā)給系統(tǒng)主機(jī),工作穩(wěn)定、可靠性高;
6、歷史記錄該車是否有載、作弊行為,可計入黑名單;
7、車牌識別一體機(jī)具備優(yōu)秀的圖像檢測車輛功能,可以和地感線圈配合使用,通過地感觸發(fā)拍照補光識別,可靠方便實用!車牌識別稱重系統(tǒng)主要是對車輛進(jìn)出及貨物運輸進(jìn)行智能化管理,汽車衡在無人干預(yù)的情況下迅速、準(zhǔn)確、安全、穩(wěn)定、可靠的完成整個稱重的流程,實現(xiàn)計量過程中數(shù)據(jù)信息采集的全自動化,在保證信息采集的準(zhǔn)確性和公證性的同時大大降低人員的勞動強(qiáng)度,提高工作效率,徹底堵住計量中的漏洞。
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