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（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，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。

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，无人值守收费系统价格如生锈、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、昆明无人值守收费系统拍摄方式、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。

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。

1.重视稳定度:随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。2.确实实测:几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。

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。

该系统在我县城区的重点路口全面启用，利用视频感知技术和人脸识别功能，对行人闯红灯、过马路不走斑马线，非机动车骑乘不戴头盔、不走非机动车道、逆向行驶等交通违法行为进行自动抓拍。系统抓拍后，人脸图片会自动和公安部人口信息系统进行比对，经人工核实或智能判断无误后，人脸特写和相关信息会在路边大显示屏滚动播放。交警部门将依据抓拍系统，对闯红灯的行人和非机动车进行身份核实，并依法予以处罚，还将在广播、电视、报纸、网络以及微博、微信上集中曝光。