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西安优质人脸识别一体机厂家

2019-10-22
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1、自主硬件研发:针对智能车牌识别系统研发出的硬件产品,智能车牌识别摄相机,其识别率、识别速度主要技术指标位列行业前茅,并推出满足不同环境,不同性价比的智能车牌识别摄像机系列。2、拥“私人订制”的车牌识别系统:智能车牌识别系统在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度、计费系统等方面都要有卓越发展,并且支持岗亭收费、中央收费、移动支付收费,停车云平台数据上传等,以广泛的通用性、卓越的系统稳定性和良好的用户体验受到业内好评。同时不同物业停车场管理者对应用的个性化需求越发凸显,具备有研发实力和软件对接服务能力,给客户提供个性化的服务更显其重要。3、拥有“傻瓜式”安装调试方法,节省时间和人力成本:智能车牌识别系统摄像机高度集成,支持地感线圈触发、视频流触发、地感+视频触发工作模式,安装施工简便,节省大量安装和维护成本。加之远程云系统应用平台,为设备的安装调试和服务提供了实时的远程技术支持,使得客户使用设备更得心应手,简洁方便。

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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,优质人脸识别一体机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,人脸识别一体机厂家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;

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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。

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智能车牌识别系统是一种以高效,公正准确,科学经济的停车场管理工具,实现停车场对于车辆静态与动态的综合管理。如今,智能车牌识别系统为了提高了人们对停车场系统的掌控要求,使人们停车简单而变得更加多样化。智能车牌识别系统可以有效地解决人工收费中容易发生的争执、费用流失、车辆被盗、服务效率低、管理形象差等问题,也能让车友更快停车、取车,去一个地方还能通过一些平台预先定停车位,缴费也安全、便捷。系统通过感应卡为载体,通过感应卡记录车辆的进出信息,利用计算机的管理手段,由此来确定停车场的计费金额,结合工业自动化控制的技术控制机电一体化外围设备,由此来管理进出停车场的各种车辆,随着科技的不断更新,受到广大车友们的喜爱。

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(1)人脸检测:面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:①参考模板法:首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法:由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;③样品学习法:这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;④肤色模型法:这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法:这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪:面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对:面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:

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