管线敷设相对比较简单，在管线敷设之前，对照停车场系统原理图及管线图理清各信号属性、信号流程及各设备供电情况；信号线和电源要分别穿管，对电源线而言，不同电压等级、不同电流等级的线也不可穿同一条管。地感线圈的埋设：地感线圈的埋设一般跟管线敷设同时进行，具体方法参阅相关图纸。停车场系统所有线材型号：（1）.通讯线（管理电脑至出入口机）：RVVP4*0.5mm2，（2）.控制线（出入口机至道闸）：RVVP4*0.5mm2，（3）.视频线（出入口摄橡机至管理电脑）：CAT5网线，（4）.地感线：耐高温抗腐蚀单股多芯1.5mm2导线绕制6圈，埋放深度3cm—5cm;（5）.电源线：（供电至读卡机、道闸、摄像机）RVV3*1.5 mm2；7.3设备安装、接线。

可见光人脸识别设备：在可见光环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别，适合在光线好的条件下应用。主动近红外人脸识别：在主动红外光源环境下（太阳光、日光灯等照明光源），采集的人脸图像，进行人脸识别。采用主动红外光源是为减弱环境光对人脸成像造成不利的影响（逆光、侧光、强光、弱光），红外主动光源位于不可见波段，不会伤害人的眼睛，而中／远红外波段成像会损失物体表面大多数信息，所以近红外是好的选择。由于近红外无法在中、远距离采集人脸图像，并且要求底库的人脸图像也是近红外模式下采集的照片，因此其存在比较大的应用局限性，目前主要用于人脸考勤、门禁。在现阶段的实际应用中，可见光的人脸识别的应用更加广泛。

车牌识别一体机 入驻川南奉公路819~835号了，感谢客户对君旭智能 无人值守车牌识别系统 的信任与支持，我们也非常高兴为川南奉公路提供 停车场车牌识别系统，解决停车场的车辆出入管理等问题。川南奉公路项目根据现场的实际情况，无人值守车牌识别一体机 选用的是进出一体化的道闸设备，双摄像头识别，安装简便。在安装 车牌识别一体机 之前，由于川南奉公路项目的人流车流量大，车辆进出混乱，管理效果不好；而安装 无人值守车牌识别一体机 之后，车牌识别系统 自动识别车辆的车牌号，通过对车辆进行 车牌识别 控制，实现车辆出入管理的自动化、智能化，人车分离，不仅使车辆的出入管理变得井然有序，且大大提升了进出效率。无人值守车牌识别一体机 具有高清识别、可脱机收费、左右向现场可调、进出一体化、防撞的特点。君旭智能 车牌识别一体机 支持微信、支付宝支付、手机移动端支付的方式；支持信息监管平台上传，使管理人员可以在智慧物业信息化监控中心更方便、及时、直观地看见设备监控情况、剩余车位、订单收费情况等的实时情况。

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。

系统具备“一张图”管理功能，在集团页面可通过一张图，实时了解集团下辖各分公司信息，并可进入二级图层了解“分公司一张表”、“工地一览表”、“项目排名表”、“设备一张表”、“报警一张表”、“违规一张表”等具体信息。系统支持用户分级管理，集团平台负责管理集团用户，分公司用户负责管理分公司用户及所属工地用户。创建用户时明确用户所属分公司/区域公司、所属劳务公司、对应的上级管理者、以及账户所对应的角色（管理员、分公司用户、劳务公司用户、工地监管员等）

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，翼闸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，武汉翼闸汽车图像背景复杂、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。