主要功能

1、出入管理系統(tǒng)

無(wú)人值守、各通道機(jī)器人立運(yùn)行，管理車(chē)輛正常出入、自主計(jì)費(fèi)。

2、主、副車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)

在傳統(tǒng)單識(shí)別攝像頭基礎(chǔ)上采用雙重識(shí)別車(chē)輛識(shí)別率，同時(shí)有效防跟車(chē)、誤識(shí)別，冗余保障。

3、自助繳費(fèi)模塊

場(chǎng)內(nèi)、出場(chǎng)、支付寶掃碼支付；

出場(chǎng)車(chē)主展示、支付寶付款碼支付（解決車(chē)主手機(jī)無(wú)4G網(wǎng)絡(luò)情況下支付）；

出場(chǎng)現(xiàn)金支付。

4、發(fā)票發(fā)放模塊

車(chē)輛出場(chǎng)自助領(lǐng)取定額紙質(zhì)發(fā)票。

5、車(chē)道全景視頻監(jiān)控系統(tǒng)

實(shí)時(shí)顯示各出入口運(yùn)行畫(huà)面情況，接入視頻分析技術(shù)當(dāng)通道有人員異常聚集、闖入時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)報(bào)警提示。

6、優(yōu)惠打折系統(tǒng)

商戶(hù)可對(duì)收費(fèi)車(chē)輛提供自定義多樣的打折優(yōu)惠方案。

7、車(chē)型比對(duì)系統(tǒng)

車(chē)輛出場(chǎng)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)車(chē)輛出入場(chǎng)車(chē)輛圖片進(jìn)行配對(duì)分析，車(chē)輛安全。

8、無(wú)牌車(chē)系統(tǒng)

多種出入方式可以選擇：掃描入場(chǎng)、出場(chǎng)/輸入手機(jī)號(hào)碼代替車(chē)牌車(chē)入場(chǎng)、出場(chǎng)/領(lǐng)取紙質(zhì)憑條入場(chǎng)、出場(chǎng)。

9、語(yǔ)音播報(bào)系統(tǒng)

車(chē)場(chǎng)根據(jù)不同類(lèi)型、不同場(chǎng)景自定義播報(bào)對(duì)應(yīng)提示語(yǔ)。

智能車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)工程識(shí)別數(shù)據(jù)：人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。人臉識(shí)別配合程度：現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶(hù)配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶(hù)不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。廣州智能車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)工程

人臉識(shí)別考勤機(jī)是一種新型的存儲(chǔ)類(lèi)考勤機(jī)，只需收集職工 的面像并樹(shù)立檔案，當(dāng)職工上下班站在人臉識(shí)別考勤機(jī)的識(shí)別區(qū)域內(nèi)，考勤機(jī)上就會(huì)快速的記載考勤情況并保存記載。下面小編給我們介紹一下人臉識(shí)別考勤機(jī)分類(lèi)。指紋考勤：這個(gè)就是我們現(xiàn)在用的***多的方法，有點(diǎn)在于識(shí)別效人臉識(shí)別門(mén)禁：人臉識(shí)別門(mén)禁是基于的人臉識(shí)別技術(shù)，結(jié)合成熟的ID卡和指紋識(shí)別技術(shù)而推出的安全實(shí)用的門(mén)禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計(jì)，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識(shí)別及門(mén)禁控制內(nèi)外分離，實(shí)用性高、安全可靠。

系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠(yuǎn)程進(jìn)行控制和管理，可廣泛應(yīng)用于銀行、***、公檢法、智能樓宇等區(qū)域的門(mén)禁安全控制。邁通科技是人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備生產(chǎn)廠家,長(zhǎng)期致力于人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn),為客戶(hù)提供一站式解決方案和***的技術(shù)服務(wù)，價(jià)格實(shí)惠，服務(wù)好。果好，速度快，可是存在部分人員無(wú)法運(yùn)用的情況。ID卡考勤：現(xiàn)在仍是有許多的客戶(hù)都是在運(yùn)用ID卡來(lái)考勤，優(yōu)點(diǎn)速度非?？欤夷軌蛟诠窘M成一卡通的形式，可是存在于職工代打卡的現(xiàn)象。紙卡鐘考勤：紙卡鐘是現(xiàn)在考勤設(shè)備行業(yè)界***原始的設(shè)備，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算便利，無(wú)需電腦，可是存在于購(gòu)買(mǎi)考勤卡的耗材費(fèi)用。

具體的工作原理和停車(chē)場(chǎng)所采用系統(tǒng)有關(guān)。作為當(dāng)下主流兩款車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)，視頻車(chē)位引導(dǎo)除了起步晚于超聲波車(chē)位引導(dǎo)外，他們兩者又有哪些不同?停車(chē)場(chǎng)管理者又應(yīng)該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)和視頻車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)直觀方法是看停車(chē)位上方所使用的車(chē)位探測(cè)器。超聲波車(chē)位引導(dǎo)使用的是超聲波探測(cè)器。

1.車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別登記
交通監(jiān)管部門(mén)每天都要處理大量的違章車(chē)輛圖片，一般由人工辨識(shí)車(chē)牌號(hào)碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動(dòng)識(shí)別可以減少工作強(qiáng)度，能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。
2.車(chē)輛出入管理
將車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門(mén)、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車(chē)位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車(chē)收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況，在通行管理系統(tǒng)采用車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，達(dá)到不停車(chē)、免取卡，有效提高車(chē)輛出入通行效率。

未來(lái)隨著城市化進(jìn)程的加劇，智能化交通管理將是當(dāng)下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車(chē)牌識(shí)別也將得到進(jìn)一步優(yōu)化和進(jìn)步。返回搜狐，查看更多
隨著移動(dòng)行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機(jī)配置不斷提高，基于手機(jī)平臺(tái)的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c(diǎn)，這使得基于手機(jī)平臺(tái)上的車(chē)牌識(shí)別成為可能。傳統(tǒng)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺(tái)、圖像采集不靈活，特別是對(duì)于交通管理部門(mén)來(lái)說(shuō)，對(duì)違章車(chē)輛車(chē)牌的自動(dòng)登記非常不便，因此基于移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別出現(xiàn)了。

那么如何實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別的呢，下面簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)：
對(duì)現(xiàn)存的車(chē)牌識(shí)別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺(tái)上運(yùn)行的算法。先通過(guò)智能手機(jī)的攝像頭獲得車(chē)牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過(guò)YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過(guò)Hough變換進(jìn)行車(chē)牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的定位、分割，后通過(guò)模板匹配實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。

移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)的過(guò)程簡(jiǎn)單為以下幾個(gè)部分：

圖像采集：通過(guò)智能手機(jī)攝像頭拍攝車(chē)牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強(qiáng)、噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、對(duì)比度調(diào)整等。

車(chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌區(qū)域，車(chē)牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。