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。

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。

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。