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(xué)院生物和計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機與電子工程學(xué)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

人臉識別考勤機是一種新型的存儲類考勤機，只需收集職工 的面像并樹立檔案，當(dāng)職工上下班站在人臉識別考勤機的識別區(qū)域內(nèi)，考勤機上就會快速的記載考勤情況并保存記載。下面小編給我們介紹一下人臉識別考勤機分類。指紋考勤：這個就是我們現(xiàn)在用的***多的方法，有點在于識別效人臉識別門禁：人臉識別門禁是基于的人臉識別技術(shù)，結(jié)合成熟的ID卡和指紋識別技術(shù)而推出的安全實用的門禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內(nèi)外分離，實用性高、安全可靠。

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。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中小城市機動車增長迅速，非機動車在原有的基數(shù)上穩(wěn)步上升，新型的車種不斷增加，城市停車位缺口大，配建停車位嚴重不足，造成停車位的短缺。另外停車場規(guī)劃不合理，大多停車場泊車位沒按照規(guī)劃設(shè)置，地方大的場地泊車位多，有閑置現(xiàn)象，泊車位沒有得到充分利用。而場地小的地方因停車位少而泊車緊張。
車牌識別系統(tǒng)是指能夠檢測到受路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號牌顏色）進行處理的技術(shù)。識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

未來隨著城市化進程的加劇，智能化交通管理將是當(dāng)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。