1、实现了和单机版本软件：一键安装。客户只需要下一步下一步，即可在三分钟内完成软件安装；2、实现了动态人脸识别仪和门禁控制器一套软件来管理；（门禁软件录入人员资料后在下发到控制器的同时，只需要把人员登记照片和工号同步下发到人脸识别仪上即可；目前识别仪容量3000-10000；识别仪和门禁控制器韦根通讯，同时和软件网络通讯用于下发人员照片到识别仪上）；3、应用场景：办公、小区、尤其是工地，实现快速人脸识别通过、语音播报、接LED、电视机大屏显示统计数据、软件最小化等等；4、WEB版本门禁软件免费；门禁控制器还是常规通道闸门禁控制器；人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法，将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素宽动态摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。本产品能够同时识别5个人，最远能识别3米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时300ms左右，人脸比对耗时0.1ms左右，对光线、戴眼镜等具有较好的比对性。本产品可选配刷卡模块，同时实现刷卡与刷脸。本产品支持多种硬件功能接口（包含：HDMI高清输出，串口输入/出，网口，wifi接入）；具有完善的软件接口（包含：设备管理、人员/照片管理、记录查看等）。同时本产品可以对接公司开发出的多种应用，比如：考勤、门禁、访客、实名认证。适用于办公区域、闸机通道、酒店、写字楼、学校等需要用到人脸识别闸机的场所。

1、自主硬件研发：针对智能车牌识别系统研发出的硬件产品，智能车牌识别摄相机，其识别率、识别速度主要技术指标位列行业前茅，并推出满足不同环境，不同性价比的智能车牌识别摄像机系列。2、拥“私人订制”的车牌识别系统：智能车牌识别系统在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度、计费系统等方面都要有卓越发展，并且支持岗亭收费、中央收费、移动支付收费，停车云平台数据上传等，以广泛的通用性、卓越的系统稳定性和良好的用户体验受到业内好评。同时不同物业停车场管理者对应用的个性化需求越发凸显，具备有研发实力和软件对接服务能力，给客户提供个性化的服务更显其重要。3、拥有“傻瓜式”安装调试方法，节省时间和人力成本：智能车牌识别系统摄像机高度集成，支持地感线圈触发、视频流触发、地感+视频触发工作模式，安装施工简便，节省大量安装和维护成本。加之远程云系统应用平台，为设备的安装调试和服务提供了实时的远程技术支持，使得客户使用设备更得心应手，简洁方便。

根据设计方案、现场情况确定设备摆放位置；（1）．确定道闸及读卡设备摆放位置，确定道闸及读卡设备摆放位置时首先要确保车道的宽度，以便车辆出入顺畅，车道宽度一般不小于3米，4.5米左右为最佳；读卡设备距道闸距离一般为2.5米，最近不小于2米，主要是防止读卡时车头可能触到栏杆；.对于地下停车场，读卡设备应尽量摆放在比较水平的地面，否则车辆在上下坡时停车读卡会比较麻烦；对于地下停车场，道闸上方若有阻挡物则需选用折杆式道闸，阻挡物高度-1.2米即为折杆点位置；道闸及读卡设备的摆放位置直接关系到用户使用是否方便的问题，一但位置确定管线到位后，再要更改位置则会给施工带来很大的麻烦，因此对于在这方面工程经验不是很多的工程人员来说，先将道闸及读卡设备安装到位，然后模拟使用者，会同甲方人员一起看定位是否合适，最后再敷设管线。（2）．确定自动出卡机安装位置，在有临时车辆出入的停车场，若选择了远距离读卡设备，同时又选择了自动出卡机，则自动出卡设备为一独立体，安装在读卡设备正前方距读卡设备约0.3米；若选择了普通读卡设备，同时又选择了自动出卡机，则自动出卡机同读卡机安装在同一设备内，现场施工不必考虑这一步骤；确定摄像机安装位置（若没有选择图像对比功能，则不需考虑此项），进出口摄像机的视角范围主要针对出入车辆在读卡时的车牌位置，一般选择自动光圈镜头，安装高度一般为2-2.5米；（3）．确定岗厅的位置，对于没有临时车辆的停车场岗厅的位置视场地而定，或者根本就不设岗厅；

一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，平板人脸识别无人值守要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，平板人脸识别批发并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

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。

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。