系统具备“一张图”管理功能，在集团页面可通过一张图，实时了解集团下辖各分公司信息，并可进入二级图层了解“分公司一张表”、“工地一览表”、“项目排名表”、“设备一张表”、“报警一张表”、“违规一张表”等具体信息。系统支持用户分级管理，集团平台负责管理集团用户，分公司用户负责管理分公司用户及所属工地用户。创建用户时明确用户所属分公司/区域公司、所属劳务公司、对应的上级管理者、以及账户所对应的角色（管理员、分公司用户、劳务公司用户、工地监管员等）

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；

车牌识别收费系统是车牌识系统和称重两种系统相结合，实现工厂、矿业等运输辆进出称重的防作弊管理。在无人干预的情况下迅速、准确、安全、稳定、可靠地完成称重流称，小区车牌识别摄像机实现计量过程中信息采集的全自动化管理。工厂内部车辆和外部车辆智能化管理，清析显示车辆称重情况，是进货还是出货，防止车辆出货时带走工厂货物或进厂时少货情况的产生，车牌识别摄像机厂家充分保障工厂的利益和国家的财产不会受到损失。车牌识别相机与称重计量软件结合，实现车辆的自动识别、避免出现物资种类的混装。通过开发相应软件模块将车牌识别相机接入称重系统，然后分别安装车辆在地磅、仓库等需要称重的位置，当车辆称重时车牌识别相机自动识别车牌号码，将对应的计量信息上传到称重计量软件中，从而有效掌控厂区内各车辆动态，并保证车辆在装卸物资时不会因进错仓库，造成混装情况。

人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别设备是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

车牌自动识别系统 收费管理系统一进一出管理系统方案：一、车牌识别系统车牌识别模块属于纯软件识别方式，可根据客户需求抓拍车辆全景图片及特写图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、车牌号码等基本信息。车牌识别模块技术参数：①、收费站车别识别系统可大大提高识别准确率：白天车辆号牌识别准确率大于97.7%；夜间车牌识别准确率92%以上。②、车辆捕获率采用地感触发方式，监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99.9%以上（建议采用这种触发方式）。采用视频触发方式，监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达90%左右。

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率。除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。