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重庆无人值守实名制系统价格

2020-06-03
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根据设计方案、现场情况确定设备摆放位置;(1).确定道闸及读卡设备摆放位置,确定道闸及读卡设备摆放位置时首先要确保车道的宽度,以便车辆出入顺畅,车道宽度一般不小于3米,4.5米左右为最佳;读卡设备距道闸距离一般为2.5米,最近不小于2米,主要是防止读卡时车头可能触到栏杆;.对于地下停车场,读卡设备应尽量摆放在比较水平的地面,否则车辆在上下坡时停车读卡会比较麻烦;对于地下停车场,道闸上方若有阻挡物则需选用折杆式道闸,阻挡物高度-1.2米即为折杆点位置;道闸及读卡设备的摆放位置直接关系到用户使用是否方便的问题,一但位置确定管线到位后,再要更改位置则会给施工带来很大的麻烦,因此对于在这方面工程经验不是很多的工程人员来说,先将道闸及读卡设备安装到位,然后模拟使用者,会同甲方人员一起看定位是否合适,最后再敷设管线。(2).确定自动出卡机安装位置,在有临时车辆出入的停车场,若选择了远距离读卡设备,同时又选择了自动出卡机,则自动出卡设备为一独立体,安装在读卡设备正前方距读卡设备约0.3米;若选择了普通读卡设备,同时又选择了自动出卡机,则自动出卡机同读卡机安装在同一设备内,现场施工不必考虑这一步骤;确定摄像机安装位置(若没有选择图像对比功能,则不需考虑此项),进出口摄像机的视角范围主要针对出入车辆在读卡时的车牌位置,一般选择自动光圈镜头,安装高度一般为2-2.5米;(3).确定岗厅的位置,对于没有临时车辆的停车场岗厅的位置视场地而定,或者根本就不设岗厅;

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人脸识别设备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。

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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。

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无牌车检测算法需要检测不同背景条件下,不同光照条件下的,不同姿态的各种车型的车辆。在停车场出入口,一辆车过来,只输出一次结果,这样要求将车与车分开,实名制系统价格目前可以通过跟踪或者背景建模完成这一部分。算法要求的实时性高,主要用在出入口,在保证效果的基础上,时间的控制才能给用户好的体验。品壹车牌识别系统,运用车型识别和车辆检测算法,解决无牌车管理的情况。车牌识别相机抓拍一张图片,无人值守实名制系统通过车型识别算法,当是真正的没有牌照的汽车时,相机会先将其划分为车的队列,进而区分是有牌汽车还是无牌汽车;当是一辆三轮车等真正的无牌车时,相机通过车型识别算法,直接将其划分为非车队列。通过无牌车检测中的车与非车的判断,做好更准确更精细化的停车管理。

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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,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、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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