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。

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。

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。