在高速通行与停车场缴费时,车主们都要停下车辆去现金支付或扫码支付,这样的付费方式不仅会造成交通拥堵,还或多或少给车主们增添了一丝烦恼,停车场车牌识别收费系统在一定程度上可以解决这些问题。车牌识别系统通过技能结合电子不泊车收费体系(ETC)辨认车辆,过往车辆经过道口时无须泊车,即能够完结车辆身份主动辨认、主动收费。大大节省了时间,增加了工作效率。车牌识别系统可以帮你寻找车位:在进入停车场车库时,你会不会像一只无头的苍蝇在哪里飞来窜去,毫无目的地在寻找空车位,运气好时很快就能找到,运气不好时怎么也找不到,面对这样的窘况,你会怎么办呢?车牌识别系统连接LED显示屏,可实时播放车位情况,车主们只需对号入座即可,大大节省了时间成本。
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,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,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。
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、沈阳广告道闸服务效率低、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,广告道闸批发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。
随着技术的发展,停车场系统不断地在升级,其功能也变得越来越多,目前,市面上的停车场系统主要有以下几种:IC、ID刷卡、蓝牙远距离读卡、车牌识别停车场系统等。近两年来,从人们的一个体验上来说,车牌识别停车场系统是车主最受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。车牌识别停车场系统如此的受欢迎,原因之一就是加快了人们进出停车场的通行速度,由于它具有这一特殊功能,目前,在各大小停车场中都被人们所利用。那么在选购车牌识别停车场系统时,车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同,但是,车牌识别停车场系统对设备的要求会更高。首先,车牌识别停车场系统最重要的一个因素,就是识别率的问题,有的人从识别率的高低来判断设备的好与坏,其实这是一个很不科学的方法。识别率不仅和设备本身的问题有关,还和停车场的环境有关,环境对识别率影响有时可能会超过设备本身的因素,所以要想解决这个问题,车牌识别停车场不仅要配高清的车牌识别相机,还要根据现场状况安装一些补光设备来增加其识别效果。
呼和浩特白塔国际机场日前对外消息称,中科院重庆绿色智能技术研究院为呼和浩特机场航空安保部提供的8套人脸识别设备已全部安装调试完成,至此该机场正式开启人脸识别安检新模式。记者了解到,该机场开启的人脸识别安检新模式,也成为中国国内第一批试用人脸识别系统的机场之一。目前该机场所有安检通道都已嵌入人脸识别系统。据悉,该系统的核心是进行身份证和人像的对比,系统可以提取身份证内的信息与现场拍摄到的身份证持有者图像进行对比,快速的识别出证件与证件使用人是否相一致。人脸识别系统人均检查时间约为2秒,较于人工验证的20秒,大大降低了核查时间,且识别率达到90%以上。
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。