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。
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)
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。
随着公司对幕墙项目装配式施工的大力推行,施工人员高空作业量及作业过程中的高坠风险大大减少。而诸如吊车、轨道吊、高空车之类的大型机械设备逐步成为施工主力,也成为幕墙项目安全管理的重中之重。轨道吊已成为超高层、大体量幕墙项目的首选,为有效控制吊装作业风险,广东分公司安监部针对其作业特点,严把方案、安装、验收、交底、旁站各各关口。然而对于轨道吊,不仅仅要控制好物的不安全状态,对于操作人员的管理也至关重要。如何确保吊装设备为专人操作,从而控制好人的不安全因素?分公司安全经理通过观察室外施工电梯指纹人脸识别控制系统,设想将其运用到吊装设备控制中,便立即联系设备控制箱生产厂家,将控制箱改装完成后,率先在前海嘉里T2幕墙项目进行试点。
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。
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,人脸识别设备厂家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,石家庄人脸识别设备汽车图像背景复杂、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。