以智慧工地云平台为基础，利用物联网技术综合采集工地现场各类数据，通过建立各类监管业务子系统，并综合运用模糊评价、神经网络等多种数据分析模型，实现对施工现场的日常行为监管，达到规范施工现场作业行为、监测工程质量及施工安全状况等效果智慧工地管理系统是比较先进的系统，对建筑工人而言，被这种“时髦”的方式管理着，可以有效的解决许多问题，方式也比较新颖，执行效率比较高。而对于建筑管理方来说，用来提升工程项目的进度，既方便了管理，也提高了效率,总之，智慧工地为工程项目管理方面提供了便利，节约了成本及时间，可以高效的完成工程建设。“互联网+工地”还是对工程建设上有很大的帮助。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同，兰州实名制系统车牌识别又分为PC端车牌识别与移动端车牌识别及服务器端车牌识别，移动端车牌识别扫描识别OCR技术是易泊开发的基于移动平台的车牌识别软件开发包，支持android、ios等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、实名制系统批发平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像，然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。移动端车牌识别扫描录入技术：支持平台:Android、iOS系统支持二次开发:提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库应用车牌识别识别模式:首创视频预览模式

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率。除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

1：1 意思为“这人是不是某人？”1：N 意思为“这人是谁？”人脸识别(Facial Recognition)，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。人脸识别算法，在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。人脸识别算法的原理:系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

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在人脸识别设备未出现之前，人们采集信息的方法较为麻烦，而当时也没有一个简便的方法给到人们。当人脸识别技术出现后，人们采集信息的方法不仅简便很多，还为人们的安全增添了很大的保障。智能人脸识别采用的是3D智能活体人脸识别，识别率不低于99%，可存储5000张人脸，不论是在小区还是在工地，都可以运用。真地智能人脸识别无论在怎样的环境下都可以识别人脸信息。当户外环境的光线不太明朗时，或者是在夜晚时，真地智能人脸识别并不会受任何环境的影响而识别不出人脸信息。若小区安装了人脸识别，在有人尾随小区住户的情况下，人脸识别绝对会将尾随人员阻挡在门外。真地智能人脸识别只会识别出后台系统中录入的人脸信息，从而进行开闸。若你的人脸信息不在后台系统中，就算认证人脸识别，通道闸也不会开闸，反而人脸识别会语音播报，若有人强行闯入，则会想起警报，提示安保人员。在通行上，人脸识别极大地保障了人们的出行安全。