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。

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。

1：1 意思为“这人是不是某人？”1：N 意思为“这人是谁？”人脸识别(Facial Recognition)，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、无人值守收费系统批发脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。人脸识别算法，杭州无人值守收费系统在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。人脸识别算法的原理:系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。