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）

识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好，以上就是小编关于车牌识别收费系统的识别速度了解。

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、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，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。

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：兰州电子无感支付停车场系统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，电子无感支付停车场系统批发不会伤害人的眼睛，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。