車牌識別設備系統以“無人值守、云端管理”的建設理念，以新穎的智慧應用，聚集各種服務資源，通過智能車牌識別設備+車場視覺智能控制系統+車主移動APP+物業收費人員APP+停車管理云平臺，讓業車主輕松享受安全、便捷的智慧通行；通過移動信息化建設，強化物業對停車場的管控能力，從而增加停車通行效率，降低人工成本，杜絕收費漏洞。
車牌識別設備，它可以幫助物業公司省去停車收費崗，堵住收費漏洞，同時降低企業經營風險。2018年1月，某物業在轄管的小區（每天車流量過3000車次）試用 車牌識別設備值守后，提升物業形象以外更重要的是大大節省了值守人員的費用。

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。

"穩定"是門禁系統選擇的準則，或許應該考慮的成熟產品，經過多項認證，并擁有眾多典型用戶，多年正常運行，在業內得到。在硬件方面，從控制器到終端識別設備都是成熟而穩定的產品。作為系統中心的門禁控制器需要支持脫機工作模式，使用閃存等非易失性存儲芯片，斷電或受沖擊時信息不會丟失。由于系統的處理依賴于軟件，應具有穩定合理的數據庫結構規劃，與硬件之間采用實時輪詢的方法，堅持和監控硬件的通信接口和地址，以完成數據的完整性、可靠性、一致性。

經過多年的研究表明，車輛識別與智能化的硬件設備相互配合才是智慧交通未來研究和發展的方向。而車輛識別的主旨是車牌號碼的識別，因為車牌號碼是車輛的“身份證”，它的重要性促使它成為車輛交通管理中不可或缺的重要組成部分，車牌識別主要是由車輛檢測-圖像采集-車牌定位-字符分割-字符識別-結果輸出等過程構成。
TSINGSEE青犀視頻團隊研發的車牌識別系統主要通過光抑制屏蔽、電子快門調節、寬動態功能等來實現抓拍車牌，主要應用在智慧交通中的檢測報警、超速違章處罰、車輛出入管理、自動放行、高速公路收費管理、車牌號碼自動登記等場景中，接下來我們分別來詳細概述一下車牌識別在這些場景中的應用。

那么如何實現車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數學形態學處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現車牌識別。

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。