人臉識(shí)別系統(tǒng)的三大關(guān)鍵技術(shù)：1、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于特征的人臉檢測(cè)技術(shù)：基于對(duì)人臉的顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測(cè)技術(shù)。2、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于模板匹配人臉檢測(cè)技術(shù)：從已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取人臉模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人臉圖像與從模板庫(kù)中提取到的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小來(lái)確定人臉大小以及位置信息。3、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像或視頻流進(jìn)行大量的搜集構(gòu)成人臉正、負(fù)樣本，并自動(dòng)存入到人臉樣本庫(kù)中，利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。廣州邁通電子科技有限公司人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備，質(zhì)量可靠，多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與實(shí)力，為客戶(hù)提供全套解決方案。nbsp; 指紋考勤機(jī)的五大保護(hù)辦法：一、挑選合適自己公司的考勤機(jī),考勤機(jī)有感應(yīng)卡考勤機(jī)、指紋考勤機(jī)。當(dāng)然感應(yīng)卡考勤機(jī)的壽數(shù)要比指紋考勤機(jī)的長(zhǎng),因?yàn)楦袘?yīng)卡考勤機(jī)是射頻的,非觸摸式的，指紋機(jī)是觸摸式的,有磨損。二、把考勤機(jī)安裝在保護(hù)罩內(nèi),這樣能夠防塵，起到保護(hù)的效果。三、不要放在太陽(yáng)下曝曬,太陽(yáng)曝曬會(huì)損壞考勤機(jī)隨著技術(shù)的日益發(fā)展，給人們?nèi)粘Ｉ顜?lái)諸多便利的同時(shí)，也解決了很多問(wèn)題。外出停車(chē)難問(wèn)題則是其中一個(gè)，現(xiàn)在得益于技術(shù)的發(fā)展，停車(chē)場(chǎng)管理進(jìn)入了車(chē)牌識(shí)別自動(dòng)管理的時(shí)代，對(duì)停車(chē)場(chǎng)的管理產(chǎn)生翻天覆地的變化。智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用的車(chē)牌識(shí)別算法，能夠快速識(shí)別到車(chē)牌信息。是進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛不停車(chē)就能通過(guò)，入口大大減少車(chē)輛排隊(duì)等候的時(shí)間。系統(tǒng)一般是由車(chē)牌識(shí)別攝像機(jī)、相關(guān)計(jì)費(fèi)軟件、收費(fèi)顯示屏和智能道閘組成。是當(dāng)今停車(chē)場(chǎng)管理的主流系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)包括入口設(shè)備、出口設(shè)備、收費(fèi)管理設(shè)備、圖像對(duì)比設(shè)備。通過(guò)智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，車(chē)輛進(jìn)出可以實(shí)現(xiàn)不停車(chē)通行，臨時(shí)車(chē)入場(chǎng)不停車(chē)出場(chǎng)繳費(fèi)自動(dòng)放行，整個(gè)車(chē)牌識(shí)別停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，穩(wěn)定可靠，安裝、維護(hù)、使用方便。廣州邁通電子科技人臉識(shí)別系統(tǒng)工程有多個(gè)大型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，給你提供有質(zhì)量的服務(wù)，歡迎熱線(xiàn)咨詢(xún)。的液晶屏,使考勤機(jī)外殼老化速度加速。四、不要在指紋考勤機(jī)上外接其它不名可能損壞考勤機(jī)的設(shè)備。五、不能歹意損壞指紋考勤機(jī),更不能用重物敲擊考勤機(jī)。

車(chē)輛檢測(cè)可以采用埋地線(xiàn)圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備技術(shù)難度。

具體的工作原理和停車(chē)場(chǎng)所采用系統(tǒng)有關(guān)。作為當(dāng)下主流兩款車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)，視頻車(chē)位引導(dǎo)除了起步晚于超聲波車(chē)位引導(dǎo)外，他們兩者又有哪些不同?停車(chē)場(chǎng)管理者又應(yīng)該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)和視頻車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)直觀(guān)方法是看停車(chē)位上方所使用的車(chē)位探測(cè)器。超聲波車(chē)位引導(dǎo)使用的是超聲波探測(cè)器。

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。

那么如何實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別的呢，下面簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)：
對(duì)現(xiàn)存的車(chē)牌識(shí)別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在A(yíng)ndroid、iOS平臺(tái)上運(yùn)行的算法。先通過(guò)智能手機(jī)的攝像頭獲得車(chē)牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過(guò)YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線(xiàn)性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過(guò)Hough變換進(jìn)行車(chē)牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的定位、分割，后通過(guò)模板匹配實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。