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包头优质无人值守收费系统厂家

2020-01-31
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管线敷设相对比较简单,在管线敷设之前,对照停车场系统原理图及管线图理清各信号属性、信号流程及各设备供电情况;信号线和电源要分别穿管,对电源线而言,不同电压等级、不同电流等级的线也不可穿同一条管。地感线圈的埋设:地感线圈的埋设一般跟管线敷设同时进行,具体方法参阅相关图纸。停车场系统所有线材型号:(1).通讯线(管理电脑至出入口机):RVVP4*0.5mm2,(2).控制线(出入口机至道闸):RVVP4*0.5mm2,(3).视频线(出入口摄橡机至管理电脑):CAT5网线,(4).地感线:耐高温抗腐蚀单股多芯1.5mm2导线绕制6圈,埋放深度3cm—5cm;(5).电源线:(供电至读卡机、道闸、摄像机)RVV3*1.5 mm2;7.3设备安装、接线。

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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,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;

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一个车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

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人脸识别设备主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,优质无人值守收费系统以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别,人脸识别设备的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,无人值守收费系统厂家从而实现快速身份识别。脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗

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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。

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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。

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