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

人臉識別考勤機是一種新型的存儲類考勤機，只需收集職工 的面像并樹立檔案，當職工上下班站在人臉識別考勤機的識別區域內，考勤機上就會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別考勤機分類。指紋考勤：這個就是我們現在用的***多的方法，有點在于識別效人臉識別門禁：人臉識別門禁是基于的人臉識別技術，結合成熟的ID卡和指紋識別技術而推出的安全實用的門禁產品。產品采用分體式設計，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內外分離，實用性高、安全可靠。

"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。

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。

具體的工作原理和停車場所采用系統有關。作為當下主流兩款車位引導系統，視頻車位引導除了起步晚于超聲波車位引導外，他們兩者又有哪些不同?停車場管理者又應該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車位引導系統和視頻車位引導系統直觀方法是看停車位上方所使用的車位探測器。超聲波車位引導使用的是超聲波探測器。

拓展性差異：因為視頻車位引導能夠識別停車位具體車輛信息，所以常跟反向尋車系統搭配使用。反向尋車系統通過視頻車位引導收集的車位信息圖片及分析處理后的數據，儲存在后臺，當車主通過場內反向查詢機或APP上輸入對應車輛信息時，數據上傳到并對儲存庫進行對比，終給出具體車輛停車信息或無該車輛對應信息。
可以滿足對各設備的供電，如果控制總線之類的，建議采用RVV-3*，因為需要考慮到崗亭供電等設備。2.通訊線。通訊線是設備用來跟電腦連接的，這個要看您采用哪種通訊方式，比如您要是采用的是RS485通訊，通訊線一般是采用RVVPJ-3*的雙絞屏蔽線;3.控制信號新。