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。
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。
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。
车牌识别系统的工作原理,一个车位对应为一辆车,如果您有多辆车,一个车位可以录入多个车牌(一个车位登记不超过三辆车)当A车先进入园区停放,B、C车再进入园区则记为临停,当A车驶出园区,那么B或C车进入园区则正常停放,不计入临停。龙城国际物业服务中心需要业主提供身份证(核实业主身份)、行驶证、驾照是为确保业主信息和车辆信息的准确性,新系统投入使用后避免因登记车牌和实际使用车牌不匹配给您造成不便。如您的车牌信息未发生改变,我们将按照原始登记信息进行录入,在使用过程中因车牌信息有误导致车辆不能正常通行,请前往物业服务中心改车牌信息。
车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽,电子快门调节,宽动态功能等来实现抓拍车牌:强光屏蔽:在低照度彩色摄像机的基础上,通过软件的功能,三辊闸厂家把图像中最亮的部分遮挡。在交通监控中,一般可将大灯的强光遮挡,从而将车牌较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机最大的缺点就是软件分辨不清,小区三辊闸对于图像最亮部分界定不清,有可能将车牌号码也遮挡。同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多,效果各方反映不一。
呼和浩特白塔国际机场日前对外消息称,中科院重庆绿色智能技术研究院为呼和浩特机场航空安保部提供的8套人脸识别设备已全部安装调试完成,至此该机场正式开启人脸识别安检新模式。记者了解到,该机场开启的人脸识别安检新模式,也成为中国国内第一批试用人脸识别系统的机场之一。目前该机场所有安检通道都已嵌入人脸识别系统。据悉,该系统的核心是进行身份证和人像的对比,系统可以提取身份证内的信息与现场拍摄到的身份证持有者图像进行对比,快速的识别出证件与证件使用人是否相一致。人脸识别系统人均检查时间约为2秒,较于人工验证的20秒,大大降低了核查时间,且识别率达到90%以上。