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，实名制系统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，优质实名制系统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。

在高速通行与停车场缴费时，车主们都要停下车辆去现金支付或扫码支付，这样的付费方式不仅会造成交通拥堵，还或多或少给车主们增添了一丝烦恼，停车场车牌识别收费系统在一定程度上可以解决这些问题。车牌识别系统通过技能结合电子不泊车收费体系(ETC)辨认车辆，过往车辆经过道口时无须泊车，即能够完结车辆身份主动辨认、主动收费。大大节省了时间，增加了工作效率。车牌识别系统可以帮你寻找车位：在进入停车场车库时，你会不会像一只无头的苍蝇在哪里飞来窜去，毫无目的地在寻找空车位，运气好时很快就能找到，运气不好时怎么也找不到，面对这样的窘况，你会怎么办呢？车牌识别系统连接LED显示屏，可实时播放车位情况，车主们只需对号入座即可，大大节省了时间成本。

人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别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。

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。