车牌自动识别系统 收费管理系统一进一出管理系统方案：一、车牌识别系统车牌识别模块属于纯软件识别方式，可根据客户需求抓拍车辆全景图片及特写图片，南通广告道闸完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、广告道闸价格车牌号码等基本信息。车牌识别模块技术参数：①、收费站车别识别系统可大大提高识别准确率：白天车辆号牌识别准确率大于97.7%；夜间车牌识别准确率92%以上。②、车辆捕获率采用地感触发方式，监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99.9%以上（建议采用这种触发方式）。采用视频触发方式，监控区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达90%左右。

关闭人脸识别系统方法：1、找到“lenovo veriface”程序图标，右击选择“打开文件位置”项；2、在其安装目录中，找到“vfconfig.exe”程序，右击选择“以管理员身份运行”项；3、当然，也可以在任务栏右下角，右击“Veriface”程序图标，从弹出的右键菜单中选择“打开设置”项来运行配置界面；4、在打开的“veriface”程序界面中，将“启动Veriface”右侧的开关关闭掉；5、当然，如果不再需要该程序时，可以将其卸载掉,以上就是人脸识别设备的的关闭方法，更多详细可以询问深圳品壹智能科技有限公司。

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。1) 牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个较好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2) 牌照字符分割:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。3) 牌照字符:识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

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。

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。

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。