隨著信息時代的到來，現代智能交通系統能夠很輕易的識別出汽車牌照，這是智能交通管理的標志之一。智能交通管理系統的牌照識別集合了圖像采集和預處理、車牌定位技術、字符分割和字符識別等相關技術。其中，車牌定位、字符分割和字符識別是關鍵的技術，也是本次畢業設計的難點所在。正確利用好這三種關鍵技術，將有助于牌照識別的實時性和準確性，對于智能交通系統的實現有著決定性作用。在MATLAB軟件開發環境下，系統對圖像進行預處理、然后將預處理后的圖像進行定位分割，后識別出相應牌照上的字符，這樣就可以模擬設計出汽車牌照識別系統。本文的圖像預處理模塊是將圖像灰度化和用Canny算子進行邊緣檢測，汽車牌照定位依據是它的顏色特征，使用MATLAB中的Radon函數和Imrotate函數來進行車牌矯正；分割字符時，需要先找到連續的文字塊，然后根據長度大小來確定是否分割，假如所找到的連續文字塊的長度大于閾值，那么就表示可以對此文字塊進行分割。并且為了能對車牌上的字符進行正確的識別，本文將采用BP神經網絡算法。后設計GUI界面，使界面更加簡潔明了，便于操作。根據實驗得出的結論，這種方式可以對藍色的車牌進行、的識別，同時，也對光照、旋轉和噪聲表現出很好的魯棒性，定位精度和識別正確率甚至可以超過90%。

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。

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。

隨著經濟的發展，中小城市機動車增長迅速，非機動車在原有的基數上穩步上升，新型的車種不斷增加，城市停車位缺口大，配建停車位嚴重不足，造成停車位的短缺。另外停車場規劃不合理，大多停車場泊車位沒按照規劃設置，地方大的場地泊車位多，有閑置現象，泊車位沒有得到充分利用。而場地小的地方因停車位少而泊車緊張。
車牌識別系統是指能夠檢測到受路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）進行處理的技術。識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的號碼，從而完成識別過程。通過一些后續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。

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。