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)
车牌自动识别系统 收费管理系统一进一出管理系统方案:一、车牌识别系统车牌识别模块属于纯软件识别方式,可根据客户需求抓拍车辆全景图片及特写图片,完成车辆特征的判断,结合触发机制,系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、车牌号码等基本信息。车牌识别模块技术参数:①、收费站车别识别系统可大大提高识别准确率:白天车辆号牌识别准确率大于97.7%;夜间车牌识别准确率92%以上。②、车辆捕获率采用地感触发方式,监控区域内对5km/h~160km/h行驶的车辆图像捕获率达99.9%以上(建议采用这种触发方式)。采用视频触发方式,监控区域内对5km/h~160km/h行驶的车辆图像捕获率达90%左右。
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)人脸检测:面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:贵阳圆柱人脸识别①参考模板法:首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法:圆柱人脸识别批发由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;③样品学习法:这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;④肤色模型法:这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法:这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪:面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对:面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
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。
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用优的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。