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包头小区人脸识别厂家

2020-05-07
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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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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,包头人脸识别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、人脸识别厂家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。

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技术集成化:本系统是汇合网络数字视频技术,报警技术、计算机网络软件技术,及无障碍通道技术等精心设计成的工地平安管理系统。2、 人员信息管理系统化:传统管理没有对劳务施工人员的信息材料停止有效整合,在管理上存在破绽,而采用施工劳务实名制管理系统,将每个劳务人员的根本信息录入到管理系统中,同时对每个劳务人员编辑输出劳动合同、进退场承诺书、平安教育书。另对每位劳务人员发放代表本人身份的IC卡,该卡将用于考勤、会议签到、宿舍就寝签到、开闸入场作业等。3、 考勤管理信息化:经过考勤闸机搜集劳务人员的考勤信息,由管理软件对考勤信息停止剖析统计,管理人员可直观、快速的理解每个劳务人员或整个班组的缺勤状况,据此剖析劳务用工效率工种组合的合理性,进度能否满足工期节点等信息。考勤记载还能够作为处置劳务工资纠葛的根据。4、 操作便当、维护便利:操作界面为中文版,设备的衔接只需求简单的步骤,系统设备主要经过网线衔接,维护、排查便当。5、 扩容性强、平安性高:工地如增加新通道,只需装置新的控制器设备,并经过网线连入网络皆可完成与软件的互交。软件登陆可设置密码登陆,另可设置不同的登陆客户,每个客户可赋予不同的操作权限。

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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、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,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。

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1、实现了和单机版本软件:一键安装。客户只需要下一步下一步,即可在三分钟内完成软件安装;2、实现了动态人脸识别仪和门禁控制器一套软件来管理;(门禁软件录入人员资料后在下发到控制器的同时,只需要把人员登记照片和工号同步下发到人脸识别仪上即可;目前识别仪容量3000-10000;识别仪和门禁控制器韦根通讯,同时和软件网络通讯用于下发人员照片到识别仪上);3、应用场景:办公、小区、尤其是工地,实现快速人脸识别通过、语音播报、接LED、电视机大屏显示统计数据、软件最小化等等;4、WEB版本门禁软件免费;门禁控制器还是常规通道闸门禁控制器;人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法,将其运行在高性能嵌入式平台中,配合200W像素宽动态摄像头,终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别,并可在屏幕上呈现相应的反馈。本产品能够同时识别5个人,最远能识别3米远的人脸,人脸跟踪与检测耗时20ms左右,人脸特征提取耗时300ms左右,人脸比对耗时0.1ms左右,对光线、戴眼镜等具有较好的比对性。本产品可选配刷卡模块,同时实现刷卡与刷脸。本产品支持多种硬件功能接口(包含:HDMI高清输出,串口输入/出,网口,wifi接入);具有完善的软件接口(包含:设备管理、人员/照片管理、记录查看等)。同时本产品可以对接公司开发出的多种应用,比如:考勤、门禁、访客、实名认证。适用于办公区域、闸机通道、酒店、写字楼、学校等需要用到人脸识别闸机的场所。

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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。

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