车牌识别系统的工作原理，一个车位对应为一辆车，如果您有多辆车，一个车位可以录入多个车牌免布线停车收费系统厂家（一个车位登记不超过三辆车）当A车先进入园区停放，B、C车再进入园区则记为临停，当A车驶出园区，那么B或C车进入园区则正常停放，不计入临停。龙城国际物业服务中心需要业主提供身份证（核实业主身份）、行驶证、驾照是为确保业主信息和车辆信息的准确性，小区免布线停车收费系统新系统投入使用后避免因登记车牌和实际使用车牌不匹配给您造成不便。如您的车牌信息未发生改变，我们将按照原始登记信息进行录入，在使用过程中因车牌信息有误导致车辆不能正常通行，请前往物业服务中心改车牌信息。

可见光人脸识别设备：在可见光环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别，适合在光线好的条件下应用。主动近红外人脸识别：在主动红外光源环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别。采用主动红外光源是为减弱环境光对人脸成像造成不利的影响（逆光、侧光、强光、弱光），红外主动光源位于不可见波段，不会伤害人的眼睛，而中／远红外波段成像会损失物体表面大多数信息，所以近红外是好的选择。由于近红外无法在中、远距离采集人脸图像，并且要求底库的人脸图像也是近红外模式下采集的照片，因此其存在比较大的应用局限性，目前主要用于人脸考勤、门禁。在现阶段的实际应用中，可见光的人脸识别的应用更加广泛。

应用场景：人脸与身份证匹配查验，确保人证合一除了采用真实身份证办理业务外，人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦，容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上，通过摄像机无接触自动捕获人脸影像，并自动与身份证里存储的影像信息比对，或者与后台更多的真实身份人脸比对，并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果，确保持证人是本人持真实身份证办理业务。应用场景：人脸证据保留，增强事后取证能力由于身份证信息中的照片相对陈旧，除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外，系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据，在人脸匹配查验过程中，不仅能跟身份证中存储的照片信息比对，还能对历史人脸信息比对，确保在身份证中的照片相对陈旧时，有更加接近当前时间的人脸数据，提高比对精确度。同时每次办理业务留下的人脸数据，可作为出现业务异常时追溯的重要证据。应用场景：支持未来刷脸办理业务随着人脸识别技术的不断成熟，对于公共服务部门来讲，对客户的贴身服务至关重要，系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务，要支持未来在 无需身份证信息的情况下，依然可以直接通过人脸识别身份信息，减少身份证 查验、复印存档等环节，提高客户办理业务的便捷性，提高窗口办理业务的效 率。

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；

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。

1：1 意思为“这人是不是某人？”1：N 意思为“这人是谁？”人脸识别(Facial Recognition)，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。人脸识别算法，在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。人脸识别算法的原理:系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。