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。

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。

(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的"面纹编码"方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中准确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

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、福州无人值守收费系统不同的位置、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，无人值守收费系统批发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。

无牌车检测算法需要检测不同背景条件下，不同光照条件下的，不同姿态的各种车型的车辆。在停车场出入口，一辆车过来，只输出一次结果，这样要求将车与车分开，目前可以通过跟踪或者背景建模完成这一部分。算法要求的实时性高，主要用在出入口，在保证效果的基础上，时间的控制才能给用户好的体验。品壹车牌识别系统，运用车型识别和车辆检测算法，解决无牌车管理的情况。车牌识别相机抓拍一张图片，通过车型识别算法，当是真正的没有牌照的汽车时，相机会先将其划分为车的队列，进而区分是有牌汽车还是无牌汽车；当是一辆三轮车等真正的无牌车时，相机通过车型识别算法，直接将其划分为非车队列。通过无牌车检测中的车与非车的判断，做好更准确更精细化的停车管理。

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。