智能車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)工程識(shí)別數(shù)據(jù)：人臉識(shí)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(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)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(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。人臉識(shí)別配合程度：現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶(hù)配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿(mǎn)意的結(jié)果。但是，在用戶(hù)不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)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(duì)失敗。廣州智能車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)工程

人臉識(shí)別考勤機(jī)是一種新型的存儲(chǔ)類(lèi)考勤機(jī)，只需收集職工 的面像并樹(shù)立檔案，當(dāng)職工上下班站在人臉識(shí)別考勤機(jī)的識(shí)別區(qū)域內(nèi)，考勤機(jī)上就會(huì)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(shí)別考勤機(jī)分類(lèi)。指紋考勤：這個(gè)就是我們現(xiàn)在用的***多的方法，有點(diǎn)在于識(shí)別效人臉識(shí)別門(mén)禁：人臉識(shí)別門(mén)禁是基于的人臉識(shí)別技術(shù)，結(jié)合成熟的ID卡和指紋識(shí)別技術(shù)而推出的安全實(shí)用的門(mén)禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計(jì)，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識(shí)別及門(mén)禁控制內(nèi)外分離，實(shí)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(yuǎn)程進(jìn)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(mén)禁安全控制。邁通科技是人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備生產(chǎn)廠(chǎng)家,長(zhǎng)期致力于人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn),為客戶(hù)提供一站式解決方案和***的技術(shù)服務(wù)，價(jià)格實(shí)惠，服務(wù)好。果好，速度快，可是存在部分人員無(wú)法運(yùn)用的情況。ID卡考勤：現(xiàn)在仍是有許多的客戶(hù)都是在運(yùn)用ID卡來(lái)考勤，優(yōu)點(diǎn)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(diǎn)是計(jì)算便利，無(wú)需電腦，可是存在于購(gòu)買(mǎi)考勤卡的耗材費(fèi)用。

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，中小城市機(jī)動(dòng)車(chē)增長(zhǎng)迅速，非機(jī)動(dòng)車(chē)在原有的基數(shù)上穩(wěn)步上升，新型的車(chē)種不斷增加，城市停車(chē)位缺口大，配建停車(chē)位嚴(yán)重不足，造成停車(chē)位的短缺。另外停車(chē)場(chǎng)規(guī)劃不合理，大多停車(chē)場(chǎng)泊車(chē)位沒(méi)按照規(guī)劃設(shè)置，地方大的場(chǎng)地泊車(chē)位多，有閑置現(xiàn)象，泊車(chē)位沒(méi)有得到充分利用。而場(chǎng)地小的地方因停車(chē)位少而泊車(chē)緊張。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是指能夠檢測(cè)到受路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。識(shí)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(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車(chē)的號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車(chē)輛定位，汽車(chē)防盜，高速公路超速自動(dòng)化、闖紅燈電子、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

未來(lái)隨著城市化進(jìn)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(chē)牌識(shí)別也將得到進(jìn)一步優(yōu)化和進(jìn)步。返回搜狐，查看更多
隨著移動(dòng)行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展，手機(jī)配置不斷提高，基于手機(jī)平臺(tái)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(diǎn)，這使得基于手機(jī)平臺(tái)上的車(chē)牌識(shí)別成為可能。傳統(tǒng)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)一般都基于固定的桌面平臺(tái)、圖像采集不靈活，特別是對(duì)于交通管理部門(mén)來(lái)說(shuō)，對(duì)違章車(chē)輛車(chē)牌的自動(dòng)登記非常不便，因此基于移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別出現(xiàn)了。

移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)的過(guò)程簡(jiǎn)單為以下幾個(gè)部分：

圖像采集：通過(guò)智能手機(jī)攝像頭拍攝車(chē)牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強(qiáng)、噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、對(duì)比度調(diào)整等。

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

字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)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(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。