山东科目三智能考试系统厂家

小车科目二模拟考试系统科目三智能考试系统应用特点：1、高精度、稳定性、维护性为一体。2、以高科技综合应用解决驾校考试具体问题。3、利用虚拟传感器技术为用户实现缩短项目建设周期，减少维护成本。单机版训练系统的自动化教学和反馈式教学，可以大大降低教练员的工作强度，提高教学效率。对于采用固定价格的驾校，智能考试系统厂家可以有效的提高考试通过率，减少规定学时外的培训时间；对于价格浮动的驾校，可以提高车辆的使用价格，提高经济效益。

科目三考试系统关键程序模块（三）：车截智能化系统评判系统：在国家公安部 139号令中有关驾驶员科目三考试系统的评判规范中，科目三智能考试系统有一部分评判內容是考评司机的观查、分辨、解决工作能力，这些评判没法由智能化系统全自动完成，必须由人力开展评判。比如：“进入车内提前准备”考试新项目中“不绕车一周查验车子外型及安全性情况，不过关；开启车门口不观查后才交通情况，不过关”。因此 车截评判系统被设计方案为智能化系统评判与人力评判紧密结合的方法开展。本系统关键包括下列好多个重要一部分：（1）车截通用性感应器部件：以科目二智能化系统考试系统为基本，关键收集数据信号有：车子前行、倒退、溜车间距、档位、磁感精准定位、汽车转速、启动马达、保险带、门电源开关、离合、刹车踏板、刹车、上下方位灯、双跳灯、远近光灯及其各种车子报警系统（如：标准气压不够）。（2）高精密GNSS设备：智能考试系统厂家民用型C/A码导航栏型GPS接收器的点射精准定位差值在10M上下,不可以达到汽车定位的规定。我企业现阶段采用的GPS定项探测仪，采用独有的导航栏情况解算优化算法，用卡尔曼滤波器获得的情况可能和误差可能，精度等级可以达到2.5C上下。

科目二考试系统设计原理(三）：◆科目三智能考试系统对外开放拓展:科目二考试是驾管业务流程的一部分，考试系统和驾管业务流程各子系统的互联相通是必不可少的，因而，设计方案时严格执行有关的国家标准、国家行业标准和国家标准，制订和采用统一的接口规范，智能考试系统厂家才可以使系统具有优良的开放式和扩展性，从而完成与其他系统中间的数据共享和便捷系统未来的升級扩充。◆简易实用:系统的使用人主要是评委和学生，充分考虑警务人员資源的急缺和学生的水准难题，系统的实际操作要尽量的简易、便捷。本系统具备个性化的工业触摸屏，水流式的考试步骤，丰富多彩的语音播报，这一切都促使考试全过程简易、高效率。系统另外具备全方位的自我诊断和提醒作用，十分便捷客户定期检查维护保养。► 全过程回看：全方位回看考试全过程：GNSS即时运动轨迹；车里视頻、车里感测器数据信号；车外视頻；考试即时全过程提醒；考试考试成绩。多方面全方位重现考试全过程。

山东智能考试系统考试项目：上车准备、起步、直线行驶、变更车道、通过路口、靠边停车、通过人行横道线、通过学校区域、通过公共汽车站、会车、超车、掉头、夜间行驶。大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车、小型汽车、小型自动挡汽车、残疾人专用小型自动挡载客汽车、低速载货汽车准驾车型考试项目不得少于10项。智能考试系统厂家必考项目：上车准备、起步、直线行驶、变更车道、通过路口、靠边停车。其中，大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车准驾车型还应当进行夜间或者低能见度情况下考试；其他汽车准驾车型还应当抽取不少于20％进行夜间或者低能见度状况下的考试。

小车科目三模拟考试系统功能及优点（一）：1.全方位的监控管理：中心软件可以实时监控每辆考车的位置、状态、考生的考试过程，以及考试场地的所有传感器的状态，科目三智能考试系统可以在监控中心实时调整各考车、考试场地的各种参数。考试员足不出户就可以对考试设备、考试过程了如指掌，真正做到对考试全过程的精确监控。2.智能化的自动调度考试：采用高精度GPS和场地传感器相结合以及无线通讯技术，调度系统可实时监控每辆考车的考试过程，自动及时调度考试并语音提示考生，相对于传统的根据发车时间或人工排队调度模式，山东智能考试系统大大提高了考试效率并减少了管理强度。

皮卡科目三模拟考试系统是一套集卫星差分定位、惯性导航、人脸识别和OBD信号采集等技术于一体的综合性考试系统。采用了先进的卫得差分定位，科目三智能考试系统可同时兼容北斗、GPS、GLONASS三种卫星导航系统共同参与动态定位解算，可用的卫星数可达20颗以上，从而使系统具备最短时间进入差分定位状态的能力和最强的抗干扰、抗遮挡能力。能够科学、规范、有序的完成机动车驾驶人实际道路驾驶技能考试的自动化评判工作，山东智能考试系统从而极大提升了考试系统的评判精度和稳定性，同时也降低了系统的建设成本，缩短了建设周期，维护工作也变得高效。系统结构在物理结构上主要可分为以下几个部分：考试管理控制中心、待考候考区系统、车载音视频监控系统、电子地图考车定位跟踪系统、智能化车载考试设备、无线数据通讯系统等组成。