لائسنس پلیٹ ریکگنیشن سسٹم کے سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کی شناخت میں کیا فرق ہے؟

جب لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام کی بات آتی ہے، تو بہت سے کار مالکان کو پارکنگ میں داخل ہونے اور باہر نکلتے وقت کچھ تجربہ ہوتا ہے۔ لائسنس پلیٹ کی شناخت کا نظام ہماری زندگی میں سہولت لاتا ہے۔ لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام کے لئے، ہم سب جانتے ہیں کہ اس کی شناخت کے طریقوں کو نرم شناخت اور سخت شناخت میں تقسیم کیا گیا ہے، لیکن مطالبہ کرنے والے کے لئے، اس ہزاروں مختلف شکلوں کے ذریعے نرم شناخت اور سخت شناخت کے درمیان فرق کو کیسے سمجھا جائے؟ مشکل شناخت: مختصراً، یہ لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام کے آزاد ہارڈویئر آلات کے ذریعے پکڑی گئی گاڑی کی تصویر کو پہچاننا اور اس پر کارروائی کرنا ہے۔ یہ شناختی موڈ ویڈیو اسٹریم کی شناخت کو اپناتا ہے۔ ٹرگر موڈز میں گراؤنڈ ٹرگر اور ویڈیو ٹرگر شامل ہیں۔ پتہ لگانے کا سامان شامل کرنے کی ضرورت نہیں ہے، اور مانیٹرنگ میں ویڈیو سٹریم کا سارا دن حقیقی وقت میں تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، مشکل شناخت کا نقصان یہ ہے کہ اسے اپ گریڈ کرنا مشکل ہے۔ اسے اپ گریڈ کرنے کے لیے روایتی ہارڈویئر کی شناخت کے آلات کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہے، اور بعد میں اپ گریڈ کرنے کی لاگت زیادہ ہے۔ سافٹ ریکگنیشن: سافٹ ریکگنیشن کا موڈ مخصوص رینج میں گاڑیوں کی تصویر کشی کرنا اور سافٹ ویئر سسٹم کے ذریعے تصاویر کا موازنہ کرنا ہے۔ ایک ہی وقت میں، شناخت کی درستگی کو یقینی بنانے کے لیے، نرم شناخت سائٹ میں داخل ہونے اور چھوڑنے والی گاڑیوں کی تصاویر کو کئی بار اس وقت تک لے سکتی ہے جب تک کہ داخلے اور باہر نکلنے کی بنیاد کے طور پر واضح ترین تصاویر کی گرفت میں نہ آجائیں۔ اس کے ذریعہ اپنائے گئے محرک کی شناخت کے طریقوں میں بنیادی طور پر زمینی سینسنگ، انفراریڈ اور دیگر پردیی گاڑیوں کا پتہ لگانے کے آلات شامل ہیں، بغیر دستی مداخلت کے۔ لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام کے لیے جو کہ شناخت کے لیے سافٹ ویئر پر انحصار کرتا ہے، سب سے اہم فائدہ یہ ہے کہ اس کے بعد سسٹم کا اپ گریڈ آسان، براہ راست آن لائن اپ گریڈ، وقت کی بچت اور آسان ہے۔ لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام کے لیے، بہت سے لوگ اسے اپ گریڈ کرنے کی سہولت کے لیے نرم شناخت کے ذریعے منظم کرنے کا انتخاب کریں گے، جو نہ صرف مارکیٹ کی ضروریات کو پورا کر سکتا ہے، بلکہ ثانوی ترقی کی تیاری کے لیے حقیقی وقت میں آن لائن اپ گریڈ کو بھی مکمل کر سکتا ہے۔ اور دیگر افعال.