一直以來，停車場管理是各大物業公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業已久，急需一種方便且有效的系統，對停車場管理進行升級。
車牌識別設備利用系統龐大的數據庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區分顯示,顯示更清晰
紅綠導光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區尺寸：305*305MM

智能車牌識別一體機工程識別數據：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數據，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數據諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經網絡人臉識別數據)、orl人臉數據庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數據庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數據等。人臉識別配合程度：現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。廣州智能車牌識別一體機工程

人臉識別系統的三大關鍵技術：1、人臉識別系統基于特征的人臉檢測技術：基于對人臉的顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測技術。2、人臉識別系統基于模板匹配人臉檢測技術：從已存儲的數據庫中提取人臉模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人臉圖像與從模板庫中提取到的模板進行匹配，根據匹配相關性的高低和所匹配的模板大小來確定人臉大小以及位置信息。3、人臉識別系統基于統計的人臉檢測技術：通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像或視頻流進行大量的搜集構成人臉正、負樣本，并自動存入到人臉樣本庫中，利用統計方法來強化訓練該系統，從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。廣州邁通電子科技有限公司人臉識別系統設備，質量可靠，多年行業經驗與實力，為客戶提供全套解決方案。nbsp; 指紋考勤機的五大保護辦法：一、挑選合適自己公司的考勤機,考勤機有感應卡考勤機、指紋考勤機。當然感應卡考勤機的壽數要比指紋考勤機的長,因為感應卡考勤機是射頻的,非觸摸式的，指紋機是觸摸式的,有磨損。二、把考勤機安裝在保護罩內,這樣能夠防塵，起到保護的效果。三、不要放在太陽下曝曬,太陽曝曬會損壞考勤機隨著技術的日益發展，給人們日常生活帶來諸多便利的同時，也解決了很多問題。外出停車難問題則是其中一個，現在得益于技術的發展，停車場管理進入了車牌識別自動管理的時代，對停車場的管理產生翻天覆地的變化。智能車牌識別系統采用的車牌識別算法，能夠快速識別到車牌信息。是進入停車場的車輛不停車就能通過，入口大大減少車輛排隊等候的時間。系統一般是由車牌識別攝像機、相關計費軟件、收費顯示屏和智能道閘組成。是當今停車場管理的主流系統，整個系統包括入口設備、出口設備、收費管理設備、圖像對比設備。通過智能車牌識別系統，車輛進出可以實現不停車通行，臨時車入場不停車出場繳費自動放行，整個車牌識別停車場系統結構簡單，穩定可靠，安裝、維護、使用方便。廣州邁通電子科技人臉識別系統工程有多個大型項目經驗，給你提供有質量的服務，歡迎熱線咨詢。的液晶屏,使考勤機外殼老化速度加速。四、不要在指紋考勤機上外接其它不名可能損壞考勤機的設備。五、不能歹意損壞指紋考勤機,更不能用重物敲擊考勤機。

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備技術難度。

未來隨著城市化進程的加劇，智能化交通管理將是當下交通發展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識別也將得到進一步優化和進步。返回搜狐，查看更多
隨著移動行業的爆發式發展，手機配置不斷提高，基于手機平臺的信息采集、圖像處理、數據傳輸等方面的研究也成為了熱點，這使得基于手機平臺上的車牌識別成為可能。傳統的車牌識別系統一般都基于固定的桌面平臺、圖像采集不靈活，特別是對于交通管理部門來說，對違章車輛車牌的自動登記非常不便，因此基于移動端車牌識別出現了。

移動端車牌識別實現的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調整等。

車牌定位：在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區域，然后根據字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。