廣告道閘大的亮點(diǎn)就是具有廣告效應(yīng)，并且可24小時(shí)不間斷呈現(xiàn)。新穎、智能，占據(jù)門口顯眼位置，博取大眾眼光;低成本、持久、直觀性強(qiáng)等諸多特點(diǎn)，正成為社區(qū)媒體新寵，讓眾多廣告公司趨之若鶩。廣告道閘面世才1年時(shí)間，便已全國(guó)，市場(chǎng)前景，值得信賴。下面久昌慧科給大家介紹選擇廣告道閘投放的理由。選擇廣告道閘投放的理由：廣告道閘媒體項(xiàng)目開發(fā)中社區(qū)，其消費(fèi)層次穩(wěn)定且集中，廣告效果更加分眾和，因此以達(dá)到媒體預(yù)算浪費(fèi)度低并支持實(shí)際的銷售增長(zhǎng)。

三輥閘：普遍用于公共通道簡(jiǎn)易的勸阻級(jí)訪問控制。廣泛運(yùn)用于工廠的考勤系統(tǒng)，事業(yè)單位的消費(fèi)系統(tǒng)，景點(diǎn)等場(chǎng)館的驗(yàn)票系統(tǒng)，建筑工地的掌形系統(tǒng)管理等。具備多種不同的配置，可適用于所有建筑，并可解決行人出入口通道所有的控制問題?？膳渲貌煌淖R(shí)別系統(tǒng)。
翼閘：通行速通快，防尾隨性強(qiáng)，車站、地鐵站、碼頭等人流量特別大的場(chǎng)所，同時(shí)還要滿足多種檢票驗(yàn)票通行功能的，翼閘當(dāng)然是好的選擇了。

廣告燈箱和翻板廣告裝配有LED燈帶，增加了夜晚行車的安全性及設(shè)備的美觀度，采用白天關(guān)燈，夜間開燈，可調(diào)時(shí)間段控制，節(jié)能省電。本系統(tǒng)可選軟膠管防砸，以及空氣壓力波等其他保護(hù)性設(shè)備防砸，從而使系統(tǒng)有防砸車砸人等功能。

如果使用其它媒體，很少需要幾十個(gè)廣告。(小區(qū)至少有幾十臺(tái)電梯)，所以道閘是所有媒體都無法比擬的!在媒介成本方面，這類媒體具有很大的優(yōu)勢(shì)，如特的道閘、精美的圖片…沒有的廣告費(fèi)，廣告目標(biāo)直指高消費(fèi)群體，廣告到達(dá)率!廣告投入很少就能獲得可觀的回報(bào)……這的確為廣告主提供了一種低成本、高回報(bào)的平面媒體渠道。
廣告道閘
可以讓用戶直接了解產(chǎn)品，所以我們應(yīng)該讓更多的業(yè)主了解產(chǎn)品的信息，留下深刻的印象，為此在市場(chǎng)上大受歡迎，而且產(chǎn)品的性價(jià)比也很高，可以說，它的確是一種低成本、高回報(bào)的平面媒體渠道。

廣告道閘在現(xiàn)在很多地方都有所應(yīng)用，是比較普遍的一種管理設(shè)備，既很好地人們的出行，尤其到了一定的防護(hù)作用，而且道閘的控制方式也是多樣下面就和山東安勝一起來了解下道閘常見問題的解決辦法吧。

車牌自動(dòng)識(shí)別
，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3、牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，組成牌照號(hào)碼。
車牌自動(dòng)識(shí)別
過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌自動(dòng)識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
一、牌照定位
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，選定一個(gè)好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
二、牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇好的匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。