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。

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。

人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别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。

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、福州圆柱人脸识别不同的位置、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，圆柱人脸识别厂家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。

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。