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厦门小区无人值守收费系统批发

2020-02-28
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自动放行:将指定的牌照信息输入系统,无人值守收费系统厦门系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、无人值守收费系统批发高级住宅区等。高速公路收费管理:在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料,结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊,避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费,随着联网范围的扩大,不同车型的收费差额也越来越高,司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出,利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。

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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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北京市交通委24日发布系列措施,提高道路车牌识别收费系统识别准确率。对车牌识别,优化了车牌颜色识别算法,改进了夜间因反光造成的识别问题,对遮挡摄像头的树木进行了修剪。对计费误差,通过电子收费系统与前端设备数据交换校验,降低了错误订单量;同时规范人工服务流程,防止出现不完整订单。对“审核时间长”的问题,增加了本地车牌信息自动匹配校验功能,效率显著提升。目前,本地车牌审核只需几小时,一次性审核通过率达90%以上。对停车费“过高”的问题,明确停车费执行标准是2011年4月1日由北京市发展改革委制定的,没有调整

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固定车、月租车实现脱机进出:固定车、月租车不受脱机的影响,正常进出,语音显示屏人性化友好提示,进出记录保存至摄像机。计算机恢复工作后,自动上传,彻底颠覆目前市场上月租车只能开闸,没有进出记录和友好提示的囧境,同时改变了软识别在脱机状态下,系统瘫痪的局面。无牌车可自动进出:无牌车采用车主微信扫码或远程值守人员协助系统控制道闸开闸放行。缴费方式灵活多样:支持临时车自助缴费,月租车自助延期等,微信、支付宝多种电子支付、现金缴费以及现金找零并存、自助提供定额发票等功能,避免了无现金运营风险。不用担心找零,提高车辆通行速度,同时降低停车场人工管理成本,从而提高车场车位运转能力和收入。

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车辆身份特征分析系统是基于视频流、图片流的智能车辆识别系统,利用先进的机器学习与大数据技术,通过自动识别车牌与车型信息识别为公安交警部门打击嫌疑、假牌、套牌等违法行为提供有力保障。结合国际领先的机器学习与深度学习技术,可以对车辆的身份进行识别,包括车牌号码,车身颜色,车辆品牌,车辆子型号,具体年款等。本系统支持多种平台,包括windows 平台,linux 平台,arm 平台等,接口丰富灵活。可针对用户对现有卡口监控系统和高清监控系统的应用进行功能升级,用户需提供平台数据调取接口。通过数据调取接口可对接调取卡口实时抓拍图片及卡口视频等资源做后台实时做实时或者离线二次识别。一:机关事业单位车辆智能管理解决方案: 机关事业单位卡口、市政交管系统、平安城市管理系统开发运营类。二:智能停车场车辆管理解决方案:停车场 、商业楼宇、卡口管理系统开发运营类。三:智能称重管理解决方案:地磅称重、集 团物流排队、大宗物品一卡通管理系统开发运营类。四:汽车4S店应用管理方案:4S店车辆管理系统、自助洗车管理系统、加油站车辆管理系统开发运营类。

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