一直以來，停車場管理是各大物業(yè)公司的“心頭大患”，非機動車隨意進出、臨時車輛無法識別身份、出場支付效率低、人工收費有漏洞等來自各個方面的問題，困擾物業(yè)已久，急需一種方便且有效的系統(tǒng)，對停車場管理進行升級。
車牌識別設(shè)備利用系統(tǒng)龐大的數(shù)據(jù)庫對進出車輛進行管理比對，及時對臨時進出車輛的安全性進行辨認，識別嫌疑車輛。后臺還能對進出車輛信息進行及時查看，防止收費漏洞的出現(xiàn)。
車牌識別外觀
無需主板，脫機語音，脫機顯示，脫機收費
無需安裝APP軟件即可使用支付寶、支付
自主研發(fā)，中國，榮獲外觀專利
識別、顯示、補光一體式設(shè)計，安裝方便
顯示屏采用進口燈珠，亮度，超大字體，戶外遠距離也可清晰分辨
四行字體顯示，車牌、停車時長、應(yīng)繳費用、剩余車位、月租有效期、儲值余額等信息一目了然;紅綠色字體區(qū)分顯示,顯示更清晰
紅綠導(dǎo)光指示，非法車輛顯示紅色，禁止通行；合法車輛顯示綠色，道閘開啟
無需轉(zhuǎn)動立柱即可改變顯示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
顯示區(qū)尺寸：305*305MM

智能車牌識別一體機工程識別數(shù)據(jù)：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據(jù)等。人臉識別配合程度：現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。廣州智能車牌識別一體機工程

系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應(yīng)用于銀行、***、公檢法、智能樓宇等區(qū)域的門禁安全控制。邁通科技是人臉識別系統(tǒng)設(shè)備生產(chǎn)廠家,長期致力于人臉識別系統(tǒng)設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn),為客戶提供一站式解決方案和***的技術(shù)服務(wù)，價格實惠，服務(wù)好。果好，速度快，可是存在部分人員無法運用的情況。ID卡考勤：現(xiàn)在仍是有許多的客戶都是在運用ID卡來考勤，優(yōu)點速度非?？?，而且能夠在公司組成一卡通的形式，可是存在于職工代打卡的現(xiàn)象。紙卡鐘考勤：紙卡鐘是現(xiàn)在考勤設(shè)備行業(yè)界***原始的設(shè)備，優(yōu)點是計算便利，無需電腦，可是存在于購買考勤卡的耗材費用。

"穩(wěn)定"是門禁系統(tǒng)選擇的準則，或許應(yīng)該考慮的成熟產(chǎn)品，經(jīng)過多項認證，并擁有眾多典型用戶，多年正常運行，在業(yè)內(nèi)得到。在硬件方面，從控制器到終端識別設(shè)備都是成熟而穩(wěn)定的產(chǎn)品。作為系統(tǒng)中心的門禁控制器需要支持脫機工作模式，使用閃存等非易失性存儲芯片，斷電或受沖擊時信息不會丟失。由于系統(tǒng)的處理依賴于軟件，應(yīng)具有穩(wěn)定合理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)規(guī)劃，與硬件之間采用實時輪詢的方法，堅持和監(jiān)控硬件的通信接口和地址，以完成數(shù)據(jù)的完整性、可靠性、一致性。

未來隨著城市化進程的加劇，智能化交通管理將是當下交通發(fā)展的大方向，而作為智慧交通管理體系的重要核心，車牌識別也將得到進一步優(yōu)化和進步。返回搜狐，查看更多
隨著移動行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機配置不斷提高，基于手機平臺的信息采集、圖像處理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴难芯恳渤蔀榱藷狳c，這使得基于手機平臺上的車牌識別成為可能。傳統(tǒng)的車牌識別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺、圖像采集不靈活，特別是對于交通管理部門來說，對違章車輛車牌的自動登記非常不便，因此基于移動端車牌識別出現(xiàn)了。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。