车辆身份特征分析系统是基于视频流、图片流的智能车辆识别系统，利用先进的机器学习与大数据技术，通过自动识别车牌与车型信息识别为公安交警部门打击嫌疑、无人值守工地管理系统假牌、套牌等违法行为提供有力保障。结合国际领先的机器学习与深度学习技术，可以对车辆的身份进行识别，包括车牌号码，车身颜色，车辆品牌，车辆子型号，具体年款等。本系统支持多种平台，工地管理系统价格包括windows 平台，linux 平台，arm 平台等，接口丰富灵活。可针对用户对现有卡口监控系统和高清监控系统的应用进行功能升级，用户需提供平台数据调取接口。通过数据调取接口可对接调取卡口实时抓拍图片及卡口视频等资源做后台实时做实时或者离线二次识别。一：机关事业单位车辆智能管理解决方案： 机关事业单位卡口、市政交管系统、平安城市管理系统开发运营类。二：智能停车场车辆管理解决方案：停车场 、商业楼宇、卡口管理系统开发运营类。三：智能称重管理解决方案：地磅称重、集 团物流排队、大宗物品一卡通管理系统开发运营类。四：汽车4S店应用管理方案：4S店车辆管理系统、自助洗车管理系统、加油站车辆管理系统开发运营类。

无牌车检测算法需要检测不同背景条件下，不同光照条件下的，不同姿态的各种车型的车辆。在停车场出入口，一辆车过来，只输出一次结果，这样要求将车与车分开，目前可以通过跟踪或者背景建模完成这一部分。算法要求的实时性高，主要用在出入口，在保证效果的基础上，时间的控制才能给用户好的体验。品壹车牌识别系统，运用车型识别和车辆检测算法，解决无牌车管理的情况。车牌识别相机抓拍一张图片，通过车型识别算法，当是真正的没有牌照的汽车时，相机会先将其划分为车的队列，进而区分是有牌汽车还是无牌汽车；当是一辆三轮车等真正的无牌车时，相机通过车型识别算法，直接将其划分为非车队列。通过无牌车检测中的车与非车的判断，做好更准确更精细化的停车管理。

根据设计方案、现场情况确定设备摆放位置；（1）．确定道闸及读卡设备摆放位置，确定道闸及读卡设备摆放位置时首先要确保车道的宽度，以便车辆出入顺畅，车道宽度一般不小于3米，4.5米左右为最佳；读卡设备距道闸距离一般为2.5米，最近不小于2米，主要是防止读卡时车头可能触到栏杆；.对于地下停车场，读卡设备应尽量摆放在比较水平的地面，否则车辆在上下坡时停车读卡会比较麻烦；对于地下停车场，道闸上方若有阻挡物则需选用折杆式道闸，阻挡物高度-1.2米即为折杆点位置；道闸及读卡设备的摆放位置直接关系到用户使用是否方便的问题，一但位置确定管线到位后，再要更改位置则会给施工带来很大的麻烦，因此对于在这方面工程经验不是很多的工程人员来说，先将道闸及读卡设备安装到位，然后模拟使用者，会同甲方人员一起看定位是否合适，最后再敷设管线。（2）．确定自动出卡机安装位置，在有临时车辆出入的停车场，若选择了远距离读卡设备，同时又选择了自动出卡机，则自动出卡设备为一独立体，安装在读卡设备正前方距读卡设备约0.3米；若选择了普通读卡设备，同时又选择了自动出卡机，则自动出卡机同读卡机安装在同一设备内，现场施工不必考虑这一步骤；确定摄像机安装位置（若没有选择图像对比功能，则不需考虑此项），进出口摄像机的视角范围主要针对出入车辆在读卡时的车牌位置，一般选择自动光圈镜头，安装高度一般为2-2.5米；（3）．确定岗厅的位置，对于没有临时车辆的停车场岗厅的位置视场地而定，或者根本就不设岗厅；

车牌识别一体机 入驻川南奉公路819~835号了，感谢客户对君旭智能 无人值守车牌识别系统 的信任与支持，我们也非常高兴为川南奉公路提供 停车场车牌识别系统，解决停车场的车辆出入管理等问题。川南奉公路项目根据现场的实际情况，无人值守车牌识别一体机 选用的是进出一体化的道闸设备，双摄像头识别，安装简便。在安装 车牌识别一体机 之前，由于川南奉公路项目的人流车流量大，车辆进出混乱，管理效果不好；而安装 无人值守车牌识别一体机 之后，车牌识别系统 自动识别车辆的车牌号，通过对车辆进行 车牌识别 控制，实现车辆出入管理的自动化、智能化，人车分离，不仅使车辆的出入管理变得井然有序，且大大提升了进出效率。无人值守车牌识别一体机 具有高清识别、可脱机收费、左右向现场可调、进出一体化、防撞的特点。君旭智能 车牌识别一体机 支持微信、支付宝支付、手机移动端支付的方式；支持信息监管平台上传，使管理人员可以在智慧物业信息化监控中心更方便、及时、直观地看见设备监控情况、剩余车位、订单收费情况等的实时情况。

一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。