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%。

一直以來，停車場管理是各大物業公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業已久，急需一種方便且有效的系統，對停車場管理進行升級。
車牌識別設備利用系統龐大的數據庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區分顯示,顯示更清晰
紅綠導光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區尺寸：305*305MM

主要功能

1、出入管理系統

無人值守、各通道機器人立運行，管理車輛正常出入、自主計費。

2、主、副車牌識別系統

在傳統單識別攝像頭基礎上采用雙重識別車輛識別率，同時有效防跟車、誤識別，冗余保障。

3、自助繳費模塊

場內、出場、支付寶掃碼支付；

出場車主展示、支付寶付款碼支付（解決車主手機無4G網絡情況下支付）；

出場現金支付。

4、發票發放模塊

車輛出場自助領取定額紙質發票。

5、車道全景視頻監控系統

實時顯示各出入口運行畫面情況，接入視頻分析技術當通道有人員異常聚集、闖入時系統自動報警提示。

6、優惠打折系統

商戶可對收費車輛提供自定義多樣的打折優惠方案。

7、車型比對系統

車輛出場時，系統自動對車輛出入場車輛圖片進行配對分析，車輛安全。

8、無牌車系統

多種出入方式可以選擇：掃描入場、出場/輸入手機號碼代替車牌車入場、出場/領取紙質憑條入場、出場。

9、語音播報系統

車場根據不同類型、不同場景自定義播報對應提示語。

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。

系統采用網絡信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應用于銀行、***、公檢法、智能樓宇等區域的門禁安全控制。邁通科技是人臉識別系統設備生產廠家,長期致力于人臉識別系統設備的研發與生產,為客戶提供一站式解決方案和***的技術服務，價格實惠，服務好。果好，速度快，可是存在部分人員無法運用的情況。ID卡考勤：現在仍是有許多的客戶都是在運用ID卡來考勤，優點速度非常快，而且能夠在公司組成一卡通的形式，可是存在于職工代打卡的現象。紙卡鐘考勤：紙卡鐘是現在考勤設備行業界***原始的設備，優點是計算便利，無需電腦，可是存在于購買考勤卡的耗材費用。

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。