该系统在我县城区的重点路口全面启用，利用视频感知技术和人脸识别功能，对行人闯红灯、过马路不走斑马线，非机动车骑乘不戴头盔、不走非机动车道、逆向行驶等交通违法行为进行自动抓拍。系统抓拍后，人脸图片会自动和公安部人口信息系统进行比对，经人工核实或智能判断无误后，人脸特写和相关信息会在路边大显示屏滚动播放。交警部门将依据抓拍系统，对闯红灯的行人和非机动车进行身份核实，并依法予以处罚，还将在广播、电视、报纸、网络以及微博、微信上集中曝光。

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。

人脸识别设备主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，小区摆闸以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别，人脸识别设备的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，摆闸价格从而实现快速身份识别。脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。1) 牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个较好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2) 牌照字符分割:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。3) 牌照字符:识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

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。

通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管门禁人脸识别理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。可在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。如银行的自动提款机，用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。