车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

静态人脸识别是指被识别的人，处于静止状态或配合状态下，采集其人脸图像，进行人脸识别。动态人脸识别是指被识别的人，处于移动状态或步行等非配合情况下，采集其人脸图像，进行人脸识别。静态人脸识别设备由于需要当事人配合、且采集人脸交互需要1－2秒时间，采集的人脸图像质量高，一般应用于当事人对时间不敏感或对采集人脸并不十分反感的场景。例如：金融开户、人脸门禁、身份识别、网吧身份证核查、访客登记、实名制验证等场合。动态人脸识别不需要当事人的配合，因此，一般应用于对当事人行为无干扰或当事人不感知的场景，例如：车站、机场、码头的案犯抓逃，VIP识别，重点人脸管控等。

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，圆柱人脸识别价格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，长沙圆柱人脸识别汽车图像背景复杂、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。

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。

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。