固定车、月租车实现脱机进出：固定车、月租车不受脱机的影响，正常进出，语音显示屏人性化友好提示，进出记录保存至摄像机。计算机恢复工作后，自动上传，彻底颠覆目前市场上月租车只能开闸，没有进出记录和友好提示的囧境，同时改变了软识别在脱机状态下，系统瘫痪的局面。无牌车可自动进出：无牌车采用车主微信扫码或远程值守人员协助系统控制道闸开闸放行。缴费方式灵活多样：支持临时车自助缴费，月租车自助延期等，微信、支付宝多种电子支付、现金缴费以及现金找零并存、自助提供定额发票等功能，避免了无现金运营风险。不用担心找零，提高车辆通行速度，同时降低停车场人工管理成本，从而提高车场车位运转能力和收入。

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，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，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。

在人脸识别设备未出现之前，人们采集信息的方法较为麻烦，而当时也没有一个简便的方法给到人们。当人脸识别技术出现后，人们采集信息的方法不仅简便很多，无人值守实名制系统还为人们的安全增添了很大的保障。智能人脸识别采用的是3D智能活体人脸识别，识别率不低于99%，可存储5000张人脸，实名制系统价格不论是在小区还是在工地，都可以运用。真地智能人脸识别无论在怎样的环境下都可以识别人脸信息。当户外环境的光线不太明朗时，或者是在夜晚时，真地智能人脸识别并不会受任何环境的影响而识别不出人脸信息。若小区安装了人脸识别，在有人尾随小区住户的情况下，人脸识别绝对会将尾随人员阻挡在门外。真地智能人脸识别只会识别出后台系统中录入的人脸信息，从而进行开闸。若你的人脸信息不在后台系统中，就算认证人脸识别，通道闸也不会开闸，反而人脸识别会语音播报，若有人强行闯入，则会想起警报，提示安保人员。在通行上，人脸识别极大地保障了人们的出行安全。

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。

1：1 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、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，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。

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、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，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。