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

"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。

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。

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。

下面簡單介紹移動端車牌識別技術應用領域：

停車管理系統會用到移動端車牌識別，停車管理系統需要做到的是對車輛的管理，特別像占道停車，總沒可能安裝一個一體機在路邊上，然后一個車位安裝一個，這會非常耗費成本。移動端車牌識別在占道停車能被非常好地用上，移動端車牌識別會讓他們的工作更加的方便，用前端掃一掃車牌就能計費了。尤其是在停車管理系統宕機后系統無法工作，這時候移動端車牌識別手持收費設備就起到了應急作用。

移動警務、移動執法中也會用到移動端車牌識別技術，比如巡邏執勤，交警執法等，因為警務執法人員會每天接觸到大量的信息，他們的信息錄入需要非常快速的準確的錄入下來，所以，在警務通中集成移動端車牌識別sdk，在信息錄入效率方面，直接使用警務通設備攝像頭掃描車牌即可識別上傳車牌信息，讓移動警務方面的應用更加的快捷。

車輛保險、現場勘察方面也會用到移動端車牌識別，比如車險移動查勘，他們會將移動端車牌識別與移動端證件識別技術結合起來，如果車輛沒有車牌，也可以將車架號識別集成進來，他們在前期也是減少保險服務人員的工作量，并且會提高信息采集的正確率。

汽車服務行業汽修等也會用到移動端車牌識別，比如汽車4S點，汽車維修保養。

汽修服務行業的app上，近也是一個非常火的應用，將移動端車牌識別sdk集成在app上，就能實現手機車牌識別的功能。

門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設備至于樣的軟件跟硬件，適合樣的環境，這就因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就靠經驗累積。高陽門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設備靜態圖像識別技術的識別有效率較大程度上受限于圖像的抓拍質量，為單幀圖像識別，目前市場產品識別速度平均為200毫秒；高陽門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設備可以使用黑名單高陽門口起落桿柵欄道閘欄桿道閘停車場設備如果非滿位或該車屬固定車輛情況，閘機放行，同時記下車輛進入時間。車輛越過進口，駛入停車場內，車位顯示屏刷新車位。整個過程自動完成，無須工作人員干預。車輛一直處于行駛狀態，無段暫停。