管线敷设相对比较简单，在管线敷设之前，对照停车场系统原理图及管线图理清各信号属性、信号流程及各设备供电情况；信号线和电源要分别穿管，对电源线而言，不同电压等级、不同电流等级的线也不可穿同一条管。地感线圈的埋设：地感线圈的埋设一般跟管线敷设同时进行，具体方法参阅相关图纸。停车场系统所有线材型号：（1）.通讯线（管理电脑至出入口机）：RVVP4*0.5mm2，（2）.控制线（出入口机至道闸）：RVVP4*0.5mm2，（3）.视频线（出入口摄橡机至管理电脑）：CAT5网线，（4）.地感线：耐高温抗腐蚀单股多芯1.5mm2导线绕制6圈，埋放深度3cm—5cm;（5）.电源线：（供电至读卡机、道闸、摄像机）RVV3*1.5 mm2；7.3设备安装、接线。

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。

1.重视稳定度:随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。2.确实实测:几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同，车牌识别又分为PC端车牌识别与移动端车牌识别及服务器端车牌识别，移动端车牌识别扫描识别OCR技术是易泊开发的基于移动平台的车牌识别软件开发包，支持android、ios等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像，然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。移动端车牌识别扫描录入技术：支持平台:Android、iOS系统支持二次开发:提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库应用车牌识别识别模式:首创视频预览模式

自动放行：将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、重点保护单位等)、路桥收费卡口、高级住宅区等。高速公路收费管理：在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。

(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：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：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：