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；

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、银川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，人脸识别批发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。

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。

1、自主硬件研发：针对智能车牌识别系统研发出的硬件产品，智能车牌识别摄相机，其识别率、识别速度主要技术指标位列行业前茅，并推出满足不同环境，不同性价比的智能车牌识别摄像机系列。2、拥“私人订制”的车牌识别系统：智能车牌识别系统在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度、计费系统等方面都要有卓越发展，并且支持岗亭收费、中央收费、移动支付收费，停车云平台数据上传等，以广泛的通用性、卓越的系统稳定性和良好的用户体验受到业内好评。同时不同物业停车场管理者对应用的个性化需求越发凸显，具备有研发实力和软件对接服务能力，给客户提供个性化的服务更显其重要。3、拥有“傻瓜式”安装调试方法，节省时间和人力成本：智能车牌识别系统摄像机高度集成，支持地感线圈触发、视频流触发、地感+视频触发工作模式，安装施工简便，节省大量安装和维护成本。加之远程云系统应用平台，为设备的安装调试和服务提供了实时的远程技术支持，使得客户使用设备更得心应手，简洁方便。

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。

关闭人脸识别系统方法：1、找到“lenovo veriface”程序图标，右击选择“打开文件位置”项；2、在其安装目录中，找到“vfconfig.exe”程序，右击选择“以管理员身份运行”项；3、当然，也可以在任务栏右下角，右击“Veriface”程序图标，从弹出的右键菜单中选择“打开设置”项来运行配置界面；4、在打开的“veriface”程序界面中，将“启动Veriface”右侧的开关关闭掉；5、当然，如果不再需要该程序时，可以将其卸载掉,以上就是人脸识别设备的的关闭方法，更多详细可以询问深圳品壹智能科技有限公司。